dplyr中带条件的递归函数

首先是一个样本数据

        set.seed(123) 
        dat <- tibble(x = sample(-10:10, size = 11,replace = T))

        # A tibble: 11 x 1
              x
            <int>
        1    -4
        2     6
        3    -2
        4     8
        5     9
        6   -10
        7     1
        8     8
        9     1
        10    -1
        11    10

然而，我想要施加的条件是，在给定的时间步长内，y不能大于10或为负。如果y>10，则为10，如果y<0，则为0。因此，实际 y（如下y1所示）应为：

          # A tibble: 11 x 2
                  x     y    y1
                  <int> <dbl>
            1    -4    -2      0 (-2 converted to 0)
            2     6     4      6 
            3    -2     2      4
            4     8    10     10 (12 converted to 10)
            5     9    19     10 (19 converted to 10)
            6   -10     9      0  
            7     1    10      1
            8     8    18      9  
            9     1    19     10
            10    -1    18     9
            11    10    28    10  (19 converte to 10)

#一个tible:11 x 2
x y y1
1-4-20（-2转换为0）
2     6     4      6 
3    -2     2      4
4 8 10 10（12转换为10）
591910（19转换为10）
6   -10     9      0  
7     1    10      1
8     8    18      9  
9     1    19     10
10    -1    18     9
11 10 28 10（19转换为10）

您只需重新定义用于累积的函数即可：

library(tidyverse)
set.seed(123) 
dat <- tibble(x = sample(-10:10, size = 11,replace = T))
fn <- function(x, y) pmax(pmin(x + y, 10), 0)
dat %>% 
  mutate(y = accumulate(x, fn, .init = 2)[-1])
dat
# A tibble: 11 × 2
       x     y
   <int> <dbl>
1     -4     0
2      6     6
3     -2     4
4      8    10
5      9    10
6    -10     0
7      1     1
8      8     9
9      1    10
10    -1     9
11    10    10

库（tidyverse）
种子集（123）
达特kgolyaev以一种非常相似的方式击败了我几分钟

dat %>% mutate(y = accumulate(x, ~min(max(.x + .y, 0), 10), .init = 2)[-1])

非常感谢你。尽管如此，它还是清晰简洁。当accumulate使用几乎相同的
.x
和
y
作为参数时，您已将列命名为
x
和
y
。这是一个非常令人困惑的例子。
dat %>% mutate(y = accumulate(x, ~min(max(.x + .y, 0), 10), .init = 2)[-1])