按组计算dplyr中具有先前值的字段

如何解决按组计算dplyr中具有先前值的字段

我想使用dplyr来使用以前的值来计算字段。 for循环可以完成这项工作，但是我想按不同的 st 组进行计算。我了解mutate（滞后或ave）不能使用统一字段。

df <- data.frame(st = rep(c('a','b','c'),each = 5),z = rep(c(10,14,12),day = rep(1:5,3),GAI = rep(0:4,surft = sample(1:15))
df %>%
   group_by(st) %>%
   mutate(soilT = lag(soilT,order_by = day) + (surft - lag(soilT,order_by = day))*0.24*exp(-z*0.017)*exp(-0.15*GAI))

或

df %>%
  group_by(st) %>%
  mutate(soilT = ave(soilT,c(st),FUN=function(x) c(0,soilT + (surft - soilT)))
         *0.24*exp(-z*0.017)*exp(-0.15*GAI)) 

如何在dplyr中按一组 st 计算一个简单的for循环：

  df$soilT <- 0
  for (i in 2:dim(df)[1]){
    df$soilT[i]=df$soilT[i-1] + (df$surft[i] - df$soilT[i-1])
                                 *0.24*exp(-z[i]*0.017)*exp(-0.15*GAI[i])
  }

解决方法

我们可以使用accumulate中的purrr来获取上一行的输出作为当前行的输入。

library(dplyr)

result <- df %>%
           group_by(st) %>%
           mutate(soilT = purrr::accumulate(2:n(),~.x + (surfT[.y] - .x)*0.24*exp(-z[.y]*0.017)*exp(-0.15*GAI[.y]),.init = 0))