【发布时间】：2016-02-19 00:33:29
【问题描述】：
我创建了以下可重现的示例：
library(data.table)
Col_1 <- 0.05
Col_2 <- c( "B", "A", "C", "B", "C", "A", "C", "B", "B", "A" )
Col_3 <- 1000
Col_4 <- ""
data <- data.frame( Col_1, Col_2, Col_3, Col_4 )
mydata.table <- as.data.table( data )[ , list( Col_1, Col_2, Col_3, Col_4 ) ]
Col1 <- "Col_1"; Col2 <- "Col_2"; Col3 <- "Col_3"; Col4 <- "Col_4"
mydata.table[, (Col4) := ifelse( get( Col2 ) == "A" , get( Col1 ) * get( Col3 ), "0" ) ]
mydata.table[ , (Col3) := cumsum( c( 1000, head( Col4, -1 )))]
我的问题是 Col3 没有正确计算 cumsum 并且在 1000 处保持静态。我已经根据本网站上的其他答案改编了我的代码，但需要一些帮助。 我希望 Col3 从 1000 开始，然后累积添加 Col4（滞后上一行）。
我希望输出显示以下内容：
Col_1 <- 0.05
Col_2 <- c( "B", "A", "C", "B", "C", "A", "C", "B", "B", "A")
Col_3 <- c( 1000.0, 1000.0, 1050.0, 1050.0, 1050.0, 1050.0, 1102.5, 1102.5, 1102.5, 1102.5 )
Col_4 <- c( 0, 50.0, 0, 0, 0, 52.5, 0, 0, 0, 55.1 )
good_data <- data.frame( Col_1, Col_2, Col_3, Col_4 )
gooddata.table <- as.data.table( good_data )[ , list( Col_1, Col_2, Col_3, Col_4 )]
这是否需要循环计算，因为每一列都依赖于另一列的结果？ 谢谢。
感谢@Frank 的回答，根据下面的 cmets 更新示例并包含新代码：
library(data.table)
Col_1 <- 0.05
Col_2 <- c( "B", "A", "C", "B", "C", "A", "C", "B", "B", "A" )
Col_3 <- 1000
Col_4 <- 0
mydata.table <- data.table(Col_1, Col_2, Col_3, Col_4)
Col1 <- "Col_1"; Col2 <- "Col_2"; Col3 <- "Col_3"; Col4 <- "Col_4"
mydata.table[, (Col3) := Col_3*cumprod(1+Col_1*shift(Col_2=="A", type="lag", fill=FALSE))]
mydata.table[, (Col4) := ifelse( get( Col2 ) == "A" , get( Col1 ) * get( Col3 ), "0" ) ]
【问题讨论】：
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@Arun 我投票结束，因为我不太清楚 OP 想要什么（没有投反对票）。
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大家好，感谢你们的 cmets，我对 R 比较陌生，所以我会全部接受。为了澄清这是一个大型数据集的简化示例，我使用 get() 的原因是我可以使用
ifelse语句，例如ifelse( get( Col2 ) > get( Col4 ) & get( Col6 ) < get( Col8 ),。如果有更好的方法请告诉我。 -
@user3740289 仅供参考，要获得所需的输出，请尝试跳过中间对象 Col_4 的创建并只执行
mydata.table[, Col_3*cumprod(1+Col_1*shift(Col_2=="A", type="lag", fill=FALSE))]（我忽略了 Arun 涵盖的get的问题；以及您的覆盖 Col_3。）要了解其工作原理，请尝试?cumprod和?shift。 -
谢谢@Frank，虽然我收到了这个错误消息：'移位错误（Col_2 ==“A”，type =“lag”，fill = FALSE）：未使用的参数（type =“滞后"，填充 = FALSE)'
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@user3740289 也许您没有在 CRAN (1.9.6) 上使用最新版本的 data.table，其中添加了
shift？否则，可能是与使用相同函数名的另一个包发生冲突，因此您可以尝试使用data.table::shift代替shift
标签： r data.table cumsum