我如何模仿新行的拖动功能，例如 Excel 但对于 R？

Question

我对 lead() 和 lag() 感到有些不安，它们没有为每个填充行拖动 dynamically/sequentially。

我的愿望是根据初始值填充新行，然后根据先前填充的行顺序填充下一行。在 Excel 中，这可以通过在单元格中声明 formula/function 并拖动它来完成。我如何在 R 中执行此操作？

见下例

       x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1     1     1
 2     2     3    NA
 3     3     5    NA
 4     4     7    NA
 5     5     9    NA
 6     6    11    NA
 7     7    13    NA
 8     8    15    NA
 9     9    17    NA
10    10    19    NA

所需的输出遵循此计算，其中 t-1 是先前值的下标： Z = Z_t-1 + X_t-1 - Y_t-1.

期望的输出

       x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1     1     1
 2     2     3     1
 3     3     5     0
 4     4     7    -2
 5     5     9    -6
 6     6    11    -12
 7     7    13    -18
 8     8    15    -25
 9     9    17    -33
10    10    19    -42

Answer 1

如评论中所述，预期的输出与指定的公式不匹配。在tidyverse中，可以用accumulate

进行递归操作

library(purrr)
library(dplyr)
df1 %>% 
   mutate(z = unlist(accumulate2(x, y, ~ ..1 + ..2 - ..3, 
       .init = first(z))[-(n()+1)]))

-输出

   x  y   z
1   1  1   1
2   2  3   1
3   3  5   0
4   4  7  -2
5   5  9  -5
6   6 11  -9
7   7 13 -14
8   8 15 -20
9   9 17 -27
10 10 19 -35

数据

df1 <- structure(list(x = 1:10, y = c(1L, 3L, 5L, 7L, 9L, 11L, 13L, 
15L, 17L, 19L), z = c(1L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), 
class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))

Answer 2

请注意，您问题中的预期结果与您描述的公式的输出不匹配。

在这种特定情况下，您可以使用 cumsum（累计和）得到答案：

cumsum(df1$x - df1$y + 1)
 [1]   1   1   0  -2  -5  -9 -14 -20 -27 -35

但是，一般来说，如果你想根据前面结果的输出递归地应用一个函数，你需要写一个循环来做（或者使用一个函数“在幕后”使用循环，如 akrun 用 accumulate 所示）。实现结果的基本 R 中的一个简单循环是：

for(i in 2:nrow(df1)) df1$z[i] <- df1$z[i-1] + df1$x[i-1] - df1$y[i-1] 

df
#>     x  y   z
#> 1   1  1   1
#> 2   2  3   1
#> 3   3  5   0
#> 4   4  7  -2
#> 5   5  9  -5
#> 6   6 11  -9
#> 7   7 13 -14
#> 8   8 15 -20
#> 9   9 17 -27
#> 10 10 19 -35

当您可以使用像 cumsum 这样的函数时，它使用基于 C 的矢量化而不是 R 中的循环，这可能是一个更有效的解决方案。

我如何模仿新行的拖动功能，例如 Excel 但对于 R？

How do I mimic the drag functionality for new rows such as in Excel but for R?

r

excel

fill

数据