我有一个R语言的data.table，其中有一个名为“score”的列，其中包含正实数和负实数。我想添加一个名为“sum”的新列，它表示“score”列的累积和。但是，我需要累积和有一个最小阈值。如果在任何点处的总和福尔斯最小阈值，则应将其设置为最小值，并且累积总和的下一步骤应从该最小值开始。
我尝试过使用cumsum（）函数来计算累计和，但我不确定如何结合最小阈值逻辑。以下是我目前为止的代码：
dt <- data.table(score = c(10, -13, 8, -12, 6))
dt[, sum := cumsum(score)]
# its wrong
print(dt)
score sum
1: 10 10
2: -13 -3
3: 8 5
4: -12 -7
5: 6 -1我也试过
min_value <- -3
dt[, sum := {
temp_sum <- cumsum(score)
temp_sum[temp_sum < min_value] <- min_value
temp_sum
}]
# its also wrong
print(dt)
score sum
1: 10 10
2: -13 -3
3: 8 5
4: -12 -3
5: 6 -1 # expected sum is 3 here我也在Cumulative sum with a threshold window in R data.table和dplyr / R cumulative sum with reset上尝试过这个方法
sum_score <- function(thresh) {
function(x) {
purrr::accumulate(x, ~dplyr::if_else(.x<=thresh, .y, .x+.y))
}
}
dt[, sum := sum_score(-3)(score)]
print(dt)
score sum
1: 10 10
2: -13 -3
3: 8 8
4: -12 -4
5: 6 6预期输出：
score sum
1: 10 10
2: -13 -3
3: 8 5
4: -12 -3
5: 6 3
2条答案
按热度按时间bejyjqdl1#
我知道你最好想要一个
data.table的解决方案，但这里有一个简单的dplyr方法，它首先生成cumsum，然后相应地改变它的值：输出：
oknrviil2#
以下是
dplyr选项：输出：