如何使用dplyr向R数据框添加累积列？ [英] How to add a cumulative column to an R dataframe using dplyr?

问题描述

我有与这篇文章相同的问题，但我想使用 dplyr ：

使用R数据框，例如：

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

如何添加与id匹配的累积和列？ / p>

没有 dplyr 上一篇文章所接受的解决方案是：

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

解决方案

像这样？

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

或者如果您使用 dplyr 'sp iping运算符：

  df％>％group_by（id）％>％mutate（cumsum = cumsum（value））
  

在这两种情况下都有结果：

 来源：本地数据框[15 x 4] 
组：id 
 
 id小时值cumsum 
 1 1 1 4 4 
 2 1 2 14 18 
 3 1 3 8 26 
 4 1 4 2 28 
 5 1 5 3 31 
 6 2 1 10 10 
 7 2 2 7 17 
 8 2 3 5 22 
 9 2 4 12 34 
 10 2 5 9 43 
 11 3 1 6 6 
 12 3 2 15 21 
 13 3 3 1 22 
 14 3 4 13 35 
 15 3 5 11 46 
  

I have the same question as this post, but I want to use dplyr:

With an R dataframe, eg:

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

how do I add a cumulative sum column that matches the id?

Without dplyr the accepted solution of the previous post is:

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

解决方案

Like this?

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

mutate(group_by(df,id), cumsum=cumsum(value))

Or if you use the dplyr's piping operator:

df %>% group_by(id) %>% mutate(cumsum = cumsum(value))

Result in both cases:

Source: local data frame [15 x 4]
Groups: id

   id hour value cumsum
1   1    1     4      4
2   1    2    14     18
3   1    3     8     26
4   1    4     2     28
5   1    5     3     31
6   2    1    10     10
7   2    2     7     17
8   2    3     5     22
9   2    4    12     34
10  2    5     9     43
11  3    1     6      6
12  3    2    15     21
13  3    3     1     22
14  3    4    13     35
15  3    5    11     46

这篇关于如何使用dplyr向R数据框添加累积列？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！