按组计算累积和（cumsum）

Question

带数据框：

df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5)
                 , hour = rep(1:5, 3)
                 , value = sample(1:15))

我想添加一个与id匹配的累积总和列：

df
   id hour value csum
1   1    1     7    7
2   1    2     9   16
3   1    3    15   31
4   1    4    11   42
5   1    5    14   56
6   2    1    10   10
7   2    2     2   12
8   2    3     5   17
9   2    4     6   23
10  2    5     4   27
11  3    1     1    1
12  3    2    13   14
13  3    3     8   22
14  3    4     3   25
15  3    5    12   37

我怎样才能有效地做到这一点？ 谢谢！

Answer 1

df$csum <- ave(df$value, df$id, FUN=cumsum)

如果您想要一个与现有向量长度相等的按组向量，则ave是“首选”函数，并且可以单独从这些子向量中计算出来。 如果您需要基于多个“并行”值的按组处理，则基本策略是do.call(rbind, by(dfrm, grp, FUN)) 。

Answer 2

要添加替代方案， data.table的语法很好：

library(data.table)
DT <- data.table(df, key = "id")
DT[, csum := cumsum(value), by = key(DT)]

或者，更简洁：

library(data.table)
setDT(df)[, csum := cumsum(value), id][]

以上将：

• 通过引用将data.frame转换为data.table
• 计算按id分组的value的累积总和，并通过引用赋值
• 打印（最后一个[]那里）整个操作的结果

“df”现在将是一个带有“ data.table ”列的 data.table。

Answer 3

使用 dplyr::

require(dplyr)
df %>% group_by(id) %>% mutate(csum = cumsum(value))

Answer 4

使用库plyr 。

library(plyr)
ddply(df,.(id),transform,csum=cumsum(value))

Answer 5

使用基础 R

df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5)
                 , hour = rep(1:5, 3)
                 , value = sample(1:15))

transform(df , csum = ave(value , id , FUN = cumsum))
#>    id hour value csum
#> 1   1    1     4    4
#> 2   1    2    12   16
#> 3   1    3    13   29
#> 4   1    4     6   35
#> 5   1    5     5   40
#> 6   2    1    15   15
#> 7   2    2     1   16
#> 8   2    3     2   18
#> 9   2    4     8   26
#> 10  2    5     9   35
#> 11  3    1    11   11
#> 12  3    2     7   18
#> 13  3    3    10   28
#> 14  3    4     3   31
#> 15  3    5    14   45

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