我想编写代码以在每组内进行计算，滞后差的总和如下表所示：
ID x rank U R Required Output Value
1 1 1 U1 R1 -
1 1 2 U2 R2 R2-U1
1 1 3 U3 R3 (R3-U2) + (R3-U1)
1 1 4 U4 R4 (R4-U3) + (R4-U2) + (R4-U1)
1 0 5 U5 R5 R5
1 0 6 U6 R6 R6
1 0 7 U7 R7 R7
2 1 1 U8 R8 -
2 1 2 U9 R9 R9-U8
2 1 3 U10 R10 (R10-U9) + (R10 - U8)
2 1 4 U11 R11 (R11-U10) + (R11 - U9) + (R11 - U8)
3 1 1 U12 R12 -
3 0 2 U13 R13 R13
3 0 3 U14 R14 R14
ID是唯一的组标识符。 x是布尔值，根据其值，所需的输出为与先前值之差或相同周期值的总和。 “等级”是等级排序列，最大等级可以在每个组中变化。 “ U”和“ R”是关注的主要列。
要给出一个数值示例，我需要以下内容：
ID x rank U R Required Output Value
1 1 1 10 7 -
1 1 2 9 11 1
1 1 3 10 10 1 + 0 = 1
1 1 4 11 13 3+4+3 = 10
1 0 5 7 8 8
1 0 6 8 8 8
1 0 7 5 7 7
2 1 1 3 2 -
2 1 2 9 15 12
2 1 3 13 14 16
2 1 4 1 14 17
3 1 1 12 1 -
3 0 2 14 9 9
3 0 3 1 11 11
用于生成此表的R代码：
ID = c(rep(1,7),rep(2,4),rep(3,3))
x = c(rep(1,4),rep(0,3),rep(1,5),rep(0,2))
rank = c(1:7,1:4,1:3)
U = c(10,9,10,11,7,8,5,3,9,13,1,12,14,1)
R = c(7,11,10,13,8,8,7,2,15,14,14,1,9,11)
dat = cbind(ID,x,rank,U,R)
colnames(dat)=c("ID","x","rank","U","R")
这里是tidyverse解决方案：
library(dplyr)
library(tidyr)
dat %>%
as_tibble() %>%
group_by(ID) %>%
mutate(`Required Output Value` = replace_na(ifelse(x, lag(rank) * R - lag(cumsum(U)), R), "-"))
结果：
# A tibble: 14 x 6
# Groups: ID [3]
ID x rank U R `Required Output Value`
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 1 10 7 -
2 1 1 2 9 11 1
3 1 1 3 10 10 1
4 1 1 4 11 13 10
5 1 0 5 7 8 8
6 1 0 6 8 8 8
7 1 0 7 5 7 7
8 2 1 1 3 2 -
9 2 1 2 9 15 12
10 2 1 3 13 14 16
11 2 1 4 1 14 17
12 3 1 1 12 1 -
13 3 0 2 14 9 9
14 3 0 3 1 11 11
这里是使用ave的R基础解决方案>
dat <- within(dat,output <- ave(R,ID,x, FUN = function(v) v*(seq(v)-1))-ave(U,ID,x, FUN = function(v) c(NA,cumsum(v)[-length(v)]))) dat <- within(dat, output <- ifelse(x==0,R,output))诸如此类
> dat
ID x rank U R output
1 1 1 1 10 7 NA
2 1 1 2 9 11 1
3 1 1 3 10 10 1
4 1 1 4 11 13 10
5 1 0 5 7 8 8
6 1 0 6 8 8 8
7 1 0 7 5 7 7
8 2 1 1 3 2 NA
9 2 1 2 9 15 12
10 2 1 3 13 14 16
11 2 1 4 1 14 17
12 3 1 1 12 1 NA
13 3 0 2 14 9 9
14 3 0 3 1 11 11