使用mutate（）或for循环计算另一列中一列的最高当前值

我对R和数据争论都很陌生，所以如果这是一个愚蠢的问题，我道歉。我只是还没弄明白

因此，我有一个大的数据框架，其中包含多个个体在不同时间的许多观察结果。 下面是一个非常简单的示例：

x <- c(11,10,12,10,10,8,13,11,14)
y <- 0
df <- data.frame(id,x,y)
> df
  id  x y
1  1 11 0
2  1 10 0
3  1 12 0
4  2 10 0
5  2 10 0
6  2  8 0
7  3 13 0
8  3 11 0
9  3 14 0

我试着使用

dplyr

中的

mutate（）

，但效果不太好：基本上，除了第一个值是NA外，x的值对y重复

 df %>%
+   group_by(id) %>%
+   mutate(y = if_else(x>= lag(y)
+                        , x
+                        , lag(y))
+ )
# A tibble: 9 x 3
# Groups:   id [3]
     id     x     y
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1    11    NA
2     1    10    10
3     1    12    12
4     2    10    NA
5     2    10    10
6     2     8     8
7     3    13    NA
8     3    11    11
9     3    14    14

df%>%
+分组依据（id）%>%
+突变（y=if_else（x>=lag（y）
+，x
+，滞后（y））
+ )
#一个tibble:9x3
#组别:id[3]
id x y
111NA
2     1    10    10
3     1    12    12
4 2 10 NA
5     2    10    10
6     2     8     8
7 3 13 NA
8     3    11    11
9     3    14    14

然后我尝试为它创建一个for循环，但问题是每次我都需要手动更改id

df1 <- df[df$id==1,]

for (i in 2:length(df1$x))
{ df1$y[1]<- df1$x[1]
if (df1$x[i] >= df1$y[i-1]) 
{
  df1$y[i] <- df1$x[i]
} else 
{
  df1$y[i] <- df1$y[i-1]
}
}

---

df1
df$y=cummax（df$x）
@dww谢谢！建议的答案有效。我不知道如何用正确的词来寻找它。
df1 <- df[df$id==1,]

for (i in 2:length(df1$x))
{ df1$y[1]<- df1$x[1]
if (df1$x[i] >= df1$y[i-1]) 
{
  df1$y[i] <- df1$x[i]
} else 
{
  df1$y[i] <- df1$y[i-1]
}
}