R根据接下来的3个值生成运行总计

我试图通过将接下来的3个值和接下来的4个值相加来生成一个序列，以计算R中的预测交付周期和预测供应周。在第一行中，我填充了这两个值的预期值，分别为1.008和1.64。您能建议如何在R中生成此跑步系列吗？谢谢

预测提前期（FL）=第2,3,4周的系统预测和 预测供应周数（FWOS）=第5、6、7、8周的系统供应总量

SKU存储区CD FWK CD工作顺序NBR系统用于C FL FWO 12345 10 201648 935 0.328 1.008 1.64 12345 10 201649 936 0.326 0 0 12345 10 201650 937 0.323 0 0 12345 10 201651 938 0.359 0 0 12345 10 201652 939 0.366 0 0 12345 10 201701 940 0.414 0 0 12345 10 201702 941 0.433 0 0 12345 10 201703 942 0.427 0 0 12345 10 201704 943 0.421 0 0

---

12345 10 201705 944 0.422 0 0 0

遵循@akrun方法，但使用库

zoo

和dplyr

lead

。我已按SKU STORE_CD分组，以表明这是可能的

df <- read.table(header= TRUE, text=
"SKU STORE_CD    FWK_CD  WK_Sequence_NBR SYS_FORC    forecast_leadtime   forecast_weeksofsupply
12345   10  201648  935 0.328   1.008   1.64
12345   10  201649  936 0.326   0   0
12345   10  201650  937 0.323   0   0
12345   10  201651  938 0.359   0   0
12345   10  201652  939 0.366   0   0
12345   10  201701  940 0.414   0   0
12345   10  201702  941 0.433   0   0
12345   10  201703  942 0.427   0   0
12345   10  201704  943 0.421   0   0
12345   10  201705  944 0.422   0   0
")


library(zoo)
library(dplyr)
df %>% 
  group_by(SKU, STORE_CD) %>%
  mutate(forecast_leadtime = rollsum(lead(SYS_FORC), 3, na.pad = TRUE, align = "left"),
         forecast_weeksofsupply = rollsum(lead(SYS_FORC, 4), 4, na.pad = TRUE,  align = "left"))

#      SKU STORE_CD FWK_CD WK_Sequence_NBR SYS_FORC forecast_leadtime forecast_weeksofsupply
# 1  12345       10 201648             935    0.328             1.008                  1.640
# 2  12345       10 201649             936    0.326             1.048                  1.695
# 3  12345       10 201650             937    0.323             1.139                  1.703
# 4  12345       10 201651             938    0.359             1.213                     NA
# 5  12345       10 201652             939    0.366             1.274                     NA
# 6  12345       10 201701             940    0.414             1.281                     NA
# 7  12345       10 201702             941    0.433             1.270                     NA
# 8  12345       10 201703             942    0.427                NA                     NA
# 9  12345       10 201704             943    0.421                NA                     NA
# 10 12345       10 201705             944    0.422                NA                     NA

df%
分组依据（SKU、存储光盘）%>%
变异（预测提前期=rollsum（提前期，3，na.pad=TRUE，align=“left”），
forecast\u weeksofsupply=rollsum（lead（系统用于C，4），4，na.pad=TRUE，align=“left”））
#SKU门店\u CD FWK\u CD工作顺序\u NBR系统\u预测\u交付周期预测\u供应周
# 1  12345       10 201648             935    0.328             1.008                  1.640
# 2  12345       10 201649             936    0.326             1.048                  1.695
# 3  12345       10 201650             937    0.323             1.139                  1.703
#4 12345 10 201651 938 0.359 1.213 NA
#5 12345 10 201652 939 0.366 1.274 NA
#6 12345 10 201701 940 0 0.414 1.281 NA
#7 12345 10 201702 941 0.433 1.270 NA
#8 12345 10 201703 942 0.427不适用
#9 12345 10 201704 943 0.421不适用
#10 12345 10 201705 944 0.422不适用

您尝试了什么？为什么它不起作用？尝试使用

roll\u sum

from

RcppRoll

即

c（roll\u sum（df1$SYS\u FORC，3，fill=NA，align=“left”）[-1]，NA）

并在第二列中，将3到4个hanks更改为响应。我是R新手。我添加了一个包含所有列的图像，并在第一行填充了预期值。非常感谢您在这方面的帮助。我尝试过这个方法，但不幸的是它没有起到作用，calc_need=calc_need%>%mutate（forecast_lt=c（roll_sum（calc_need$SYS_FORC，3，fill=NA，align=“left”）[-1]，NA））>%mutate（forecast_wos=c（roll__sum（calc_need$SYS FORC，4，fill=NA，align=“left”）[-1]，NA））

df$SYS_FORC

应该是

。不管怎么说，它之所以奏效，是因为只有一个小组。