如何解决计算以零为底的累计总和总和
我想修改cumsum函数。我希望将负值更改为0。另外，当有一个新的D值不同于0时，请使用D-S。
以下示例：
TD <- data.frame(product = rep("A",7),data = seq(as.Date("2020-01-01"),as.Date("2020-01-07"),by = "day"),D = c(74,20,10),S = c(20,30,5,2,4,5))
TD <- TD %>% group_by(product) %>% mutate(result = cumsum(D) - cumsum(S))
> TD
# A tibble: 6 x 5
# Groups: product [1]
product data D S result I expected
<chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 2020-01-01 74 20 54 54
2 A 2020-01-02 0 30 24 24
3 A 2020-01-03 0 20 4 4
4 A 2020-01-04 0 5 -1 0
5 A 2020-01-05 0 2 -3 0
6 A 2020-01-06 20 4 13 16
7 A 2020-01-07 10 5 18 21
解决方法
我认为此功能可以满足您的需求
pos_cumsum <- function(x) {
cs <- cumsum(x)
cm <- cummin(cs)
return (cs - pmin(cm,0))
}
TD<- TD%>% group_by(product) %>% mutate(result = pos_cumsum(D-S))
TD
#> # A tibble: 7 x 5
#> # Groups: product [1]
#> product data D S result
#> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 A 2020-01-01 74 20 54
#> 2 A 2020-01-02 0 30 24
#> 3 A 2020-01-03 0 20 4
#> 4 A 2020-01-04 0 5 0
#> 5 A 2020-01-05 0 2 0
#> 6 A 2020-01-06 20 4 16
#> 7 A 2020-01-07 10 5 21
尽管我想知道D是发生在S之前还是之后...
,您可以通过accumulate()中的purrr自定义累积和的规则。
library(dplyr)
library(purrr)
TD %>%
group_by(product) %>%
mutate(result = accumulate(D-S,~ pmax(0,.x + .y),.init = 0)[-1])
# # A tibble: 7 x 5
# # Groups: product [1]
# product data D S result
# <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 A 2020-01-01 74 20 54
# 2 A 2020-01-02 0 30 24
# 3 A 2020-01-03 0 20 4
# 4 A 2020-01-04 0 5 0
# 5 A 2020-01-05 0 2 0
# 6 A 2020-01-06 20 4 16
# 7 A 2020-01-07 10 5 21
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