R - 根据同一列中的先前值进行变异答案

【问题标题】：R - mutate based on previous values in the same columnR - 根据同一列中的先前值进行变异
【发布时间】：2021-10-28 13:16:03
【问题描述】：

数据：

df <- data.frame(year = c(2018, 2019, 2020, 2021),
                 growth = c(0.05, 0.1, 0.08, 0.06),
                 size = c(100, NA, NA, NA))

  year growth size
1 2018   0.05  100
2 2019   0.10   NA
3 2020   0.08   NA
4 2021   0.06   NA

我有2018 年的规模和随后几年的增长率。我的目标是将以后每一年的大小计算为size[i] = size[i-1] * (1 + growth[i])。我可以用 for 循环来做到这一点：

for (i in (2:nrow(df))) {
  df$size[i] <- df$size[i-1] * (1 + df$growth[i]) 
}

  year growth    size
1 2018   0.05 100.000
2 2019   0.10 110.000
3 2020   0.08 118.800
4 2021   0.06 125.928

但我找不到dplyr 做同样事情的方式，例如mutate。希望听到你的想法。谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

由于size 的第一个值实际上是该列其余部分的乘法常数，我们可以只使用1 + growth 的cumprod（累积积）来获得乘以size[1] 的因子填充size 列的其余部分。

稍微复杂的是您的算法必须忽略growth 的第一个值。我们可以通过使用lead 和lag 的组合来解决这个问题。

因此，以下内容无需使用循环即可工作。

library(dplyr)

mutate(df, size = lag(size[1] * cumprod(lead(growth + 1)), default = size[1]))

#>   year growth    size
#> 1 2018   0.05 100.000
#> 2 2019   0.10 110.000
#> 3 2020   0.08 118.800
#> 4 2021   0.06 125.928

【讨论】：

这在我的示例中非常有用。如果我想为分组数据框运行它，如何调整它？例如：df <- data.frame(country = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"), year = c(2018, 2019, 2020, 2021, 2018, 2019, 2020, 2021), growth = c(0.05, 0.1, 0.08, 0.06, 0.02, 0.08, 0.04, 0.04), size = c(100, NA, NA, NA, 200, NA, NA, NA)) %>% group_by(country)?
@denisafonin 它应该仍然适用于分组数据帧。使用您包含在 cmets 中的数据框，它似乎确实给出了预期的结果。
对，它实际上运行良好，在我的代码中有一个类型。非常感谢！

【解决方案2】：

purrr::reduce的解决方案：

library(tidyverse)

df <- data.frame(year = c(2018, 2019, 2020, 2021),
                 growth = c(0.05, 0.1, 0.08, 0.06),
                 size = c(100, NA, NA, NA))

reduce(2:nrow(df), function(x,y) 
  {x$size[y] <- x$size[y-1]*(1+x$growth[y]); x}, .init=df)
#>   year growth    size
#> 1 2018   0.05 100.000
#> 2 2019   0.10 110.000
#> 3 2020   0.08 118.800
#> 4 2021   0.06 125.928

【讨论】：