如何在R数据框中创建具有累加总和的列？
累积总和用于确定变量或组的总和，并帮助我们了解该变量或组的值随时间的变化。在创建累积量时，我们必须确保总和与最后一个值的累积和（取决于总和的方向）相同。我们可以使用dplyr包的mutate函数来查找累积值并为其创建列。
示例
请看以下数据帧-
x1 <-1:20 grp <-rep(LETTERS[1:4],each=5) df <-data.frame(x1,grp) df
输出结果
x1 grp 1 1 A 2 2 A 3 3 A 4 4 A 5 5 A 6 6 B 7 7 B 8 8 B 9 9 B 10 10 B 11 11 C 12 12 C 13 13 C 14 14 C 15 15 C 16 16 D 17 17 D 18 18 D 19 19 D 20 20 D
创建一个列cumusum，每grp中x1的值的累加总和-
示例
df%>%group_by(grp)%>%mutate(cumusum=cumsum(x1)) # A tibble: 20 x 3 # Groups: grp [4] x1 grp cumusum
输出结果
<int> <fct> <int> 1 1 A 1 2 2 A 3 3 3 A 6 4 4 A 10 5 5 A 15 6 6 B 6 7 7 B 13 8 8 B 21 9 9 B 30 10 10 B 40 11 11 C 11 12 12 C 23 13 13 C 36 14 14 C 50 15 15 C 65 16 16 D 16 17 17 D 33 18 18 D 51 19 19 D 70 20 20 D 90
让我们看另一个例子-
示例
set.seed(1)
Class <-rep(c("C1","C2","C3","C4","C5"),each=4)
Frequency <-sample(1:100,20)
data <-data.frame(Class,Frequency)
data输出结果
Class Frequency 1 C1 68 2 C1 39 3 C1 1 4 C1 34 5 C2 87 6 C2 43 7 C2 14 8 C2 82 9 C3 59 10 C3 51 11 C3 85 12 C3 21 13 C4 54 14 C4 74 15 C4 7 16 C4 73 17 C5 79 18 C5 37 19 C5 83 20 C5 97
创建一个列cumumum，其累加值的总和为每个类-
示例
data%>%group_by(Class)%>%mutate(cumusum=cumsum(Frequency)) # A tibble: 20 x 3 # Groups: Class [5] Class Frequency cumusum
输出结果
<fct> <int> <int> 1 C1 68 68 2 C1 39 107 3 C1 1 108 4 C1 34 142 5 C2 87 87 6 C2 43 130 7 C2 14 144 8 C2 82 226 9 C3 59 59 10 C3 51 110 11 C3 85 195 12 C3 21 216 13 C4 54 54 14 C4 74 128 15 C4 7 135 16 C4 73 208 17 C5 79 79 18 C5 37 116 19 C5 83 199 20 C5 97 296