R 更新重复行中的单个值

假设我有一个包含重复记录的数据帧：

数据 是预期结果，Amount1中的值已通过将前一行的值除以2进行更新

#   ID Amount1 Amount2 Dupl
#1:  A     100    1500    2
#2:  A     50     1500    2
#3:  A     200    1500    0
#4:  B     300    2400    1
#5:  B     400    2400    3
#6:  B     200    2400    3
#7:  B     100    2400    3

---

我们可以

rep

按“Dupl”列对行序列进行复制以扩展数据集，然后使用

Reduce

更新“Amount1”列

library(data.table)
dt[, i1 := seq_len(.N)][rep(seq_len(.N), pmax(Dupl, 1))][, 
  Amount1 := Reduce(function(x, y) x/2, Amount1, accumulate = TRUE), 
     i1][, i1 := NULL][]
#   ID Amount1 Amount2 Dupl
#1:  A     100    1500    2
#2:  A      50    1500    2
#3:  A     200    1500    0
#4:  B     300    2400    1
#5:  B     400    2400    3
#6:  B     200    2400    3
#7:  B     100    2400    3

---

或者另一个选项是创建一个2的倍数的

seq

余数，并为每个'i1'除以'Amount1'

dt[, i1 := seq_len(.N)][rep(seq_len(.N), pmax(Dupl, 1))][, 
    Amount1 := c(first(Amount1), Amount1[-1]/seq(2, 
           length.out = .N-1, by = 2)), i1][, i1 := NULL][]

---

或者使用

tidyverse

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
dt %>%
   mutate(i1 = row_number()) %>%
   uncount(pmax(Dupl, 1)) %>%
   group_by(i1) %>% 
   mutate(Amount1 = accumulate(Amount1, ~ .x/2)) %>%
   ungroup %>%
   select(-i1)
# A tibble: 7 x 4
#  ID    Amount1 Amount2  Dupl
#  <chr>   <dbl>   <dbl> <dbl>
#1 A         100    1500     2
#2 A          50    1500     2
#3 A         200    1500     0
#4 B         300    2400     1
#5 B         400    2400     3
#6 B         200    2400     3
#7 B         100    2400     3

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（purrr）
dt%>%
变异（i1=行数（））%>%
取消计数（pmax（Dupl，1））%>%
分组依据（i1）%>%
突变（数量1=累积（数量1，~.x/2））%>%
解组%>%
选择（-i1）
#一个tibble:7x4
#ID数量1数量2重复
#         
#1 A 100 1500 2
#2 A 50 1500 2
#3 A 200 1500 0
#4 B 300 2400 1
#5 B 400 2400 3
#6 B 200 2400 3
#7 B 100 2400 3

是否可以在创建副本的同时更改Amount1列中的值？@capiono您能检查我的更新吗？这是你期望的吗output@capiono如果您检查我的前两个解决方案，它将通过复制同一行值来进行更新。感谢@arun在这方面的帮助。我已经更新了我的问题。我对所有列都感兴趣，但是Amount1列中的值需要在新行中通过将前一行的值除以2来更新

dt[, i1 := seq_len(.N)][rep(seq_len(.N), pmax(Dupl, 1))][, 
    Amount1 := c(first(Amount1), Amount1[-1]/seq(2, 
           length.out = .N-1, by = 2)), i1][, i1 := NULL][]

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
dt %>%
   mutate(i1 = row_number()) %>%
   uncount(pmax(Dupl, 1)) %>%
   group_by(i1) %>% 
   mutate(Amount1 = accumulate(Amount1, ~ .x/2)) %>%
   ungroup %>%
   select(-i1)
# A tibble: 7 x 4
#  ID    Amount1 Amount2  Dupl
#  <chr>   <dbl>   <dbl> <dbl>
#1 A         100    1500     2
#2 A          50    1500     2
#3 A         200    1500     0
#4 B         300    2400     1
#5 B         400    2400     3
#6 B         200    2400     3
#7 B         100    2400     3