如何将base r中基于滞后的列转换转换为dplyr管道？

我有一段代码在翻译成dplyr管道时遇到了很多麻烦

给定以下数据帧：

库（tidyverse）
tb#A tibble:6 x 3
#>时间危险0危险1
#>           
#> 1     7   0.0477   0.107 
#> 2     8   0.0241   0.0559
#> 3     9   0.0927   0.197 
#> 4    10   0.139    0.279 
#> 5    11   0.161    0.314 
#> 6    12   0.235    0.424

我要执行以下例行程序：

tb$surv_0 17 0.0477 0.107 0.952 0.893
#> 2     8   0.0241   0.0559  0.929  0.843
#> 3     9   0.0927   0.197   0.843  0.677
#> 4    10   0.139    0.279   0.726  0.488
#> 5    11   0.161    0.314   0.609  0.335
#> 6    12   0.235    0.424   0.466  0.193

surv_0

和

surv_1

的例程相同

---

由（v0.3.0）于2019-12-04创建的cumprod是您正在寻找的功能

tb %>% mutate(surv_0 = cumprod(1 - hazard_0), surv_1 = cumprod(1 - hazard_1))

---

请注意，这取决于数据的顺序是否正确。

在这种情况下，您绝对应该使用

cumprod

，因为它会更快更干净。在更一般的情况下，如果对象值不太清楚地依赖于以前的迭代，并且无法通过累积函数的组合获得正确的输出，则始终可以在函数中包装逻辑以在管道中使用它。您可以将一个非常简单的循环与

累计

一起使用，也可以花最少的时间翻译现有循环并将其放入函数中

库（tidyverse）
tb 28 0.0241 0.0559 0.929 0.929
#> 3     9   0.0927   0.197     0.843    0.843
#> 4    10   0.139    0.279     0.726    0.726
#> 5    11   0.161    0.314     0.609    0.609
#> 6    12   0.235    0.424     0.466    0.466

由（v0.3.0）于2019-12-04创建