在已安排的组上使用 mutate() - 不会准确地对每个组进行 cumsum()

Question

在 R 中工作。我有一个大型的树木数据集，这些数据集按林分和林分内的地块组织。我需要将每个地块中的树木按大小（DBH）降序排列，然后找到每个地块的断面面积（横截面积）的cumsum()。关键是要获得一块地块中所有较大树木的基础面积的累积总和。

当我运行分组并排列并打印出正确排列的小标题时，但是一旦我尝试运行对其进行变异，我就不知道下面发生了什么引擎盖，因为计算的值似乎完全随机。

该函数应按林分内的地块创建组，按每个林分的 DBH 降序排列，然后在每个地块内找到 cumsum(BA) 减去其自身的 BA cumsum(BA)-BA 。为什么当我到达脚本的 mutate() 部分时出现此故障！它一直让我发疯。我在 base R 中尝试了一些东西，但也无法解决。任何帮助是极大的赞赏。这看起来应该很容易，而不是把我逼到墙外！

BA.Larger.Trees <- function(Stand, Plot, Tree, DBH, BA) {
  Temp <- tibble(Stand, Plot, Tree, DBH, BA)
  Temp <- Temp %>%
    group_by(Plot, Stand) %>%
    arrange(desc(DBH), .by_group = TRUE) %>% 
    mutate(
      X = (cumsum(BA) - BA))
    )
  return(Temp$X)
  }

这是一些示例数据：

Stand <- c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2)
Plot  <- c(1,1,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2)
Tree  <- c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3)
DBH   <- c(4, 12, 6, 11, 12, 6, 1, 3, 2, 12, 16, 13)
BA    <- c(.04, .12, .06, .11, .12, .06, .01, .03, .02, .12, .16, .13)

Answer 1

您可以在函数中传递 tibble 而不是传递单个向量。尝试：

library(dplyr)

BA.Larger.Trees <- function(data) {
  data %>%
    arrange(Stand, Plot, desc(BA)) %>%
    group_by(Stand, Plot) %>%
    mutate(X = cumsum(BA) - BA)
}

Temp <- tibble(Stand, Plot, Tree, DBH, BA)
result <- BA.Larger.Trees(Temp)
result$X
#[1] 0.00 0.12 0.18 0.00 0.12 0.23 0.00 0.03 0.05 0.00 0.16 0.29

在已安排的组上使用 mutate() - 不会准确地对每个组进行 cumsum()

Using mutate() on groups which have been arranged - Will not cumsum() each group accurately

group-by

r

cumsum

dplyr