是否有一个R函数可以撤消cumsum（）并在数据集中重新创建原始的非累积列？

为了简单起见，我创建了一个小的虚拟数据集

请注意：日期为yyyy-mm-dd格式

以下是数据集DF：

DF%突变（累计访问量=累计访问量）
#一个tibble:12x3
#组别：国家[3]
国家日期累计访问次数
1法国2020-01-01 10
2法国2020-01-02 26
3法国2020-01-03 40
4法国2020-01-04 52
5英格兰2020-01-01 11
6英格兰2020-01-02 20
7英格兰2020-01-03 32
8英格兰2020-01-04 46
9西班牙2020-01-01 13
10西班牙2020-01-02 26
11西班牙2020-01-03 41
12西班牙2020-01-04 51

假设我只有数据集DFc。我可以使用哪些R函数来重新创建访问列（如数据集DF中所示）以及实质上的“撤消/反转”cumsum（）？

有人告诉我，我可以合并lag（）函数，但我不知道怎么做

此外，如果日期间隔几周而不是一天，代码将如何更改

---

任何帮助都将不胜感激：）

从您的玩具示例开始：

library(dplyr)

DF <- tibble(country = rep(c("France", "England", "Spain"), each = 4),
             date = rep(c("2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01"), times = 3),
             visits = c(10, 16, 14, 12, 11, 9, 12, 14, 13, 13, 15, 10))


DF <- DF %>% 
  group_by(country) %>% 
  mutate(cumulative_visits = cumsum(visits)) %>% 
  ungroup()

---

从您的玩具示例开始：

library(dplyr)

DF <- tibble(country = rep(c("France", "England", "Spain"), each = 4),
             date = rep(c("2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01"), times = 3),
             visits = c(10, 16, 14, 12, 11, 9, 12, 14, 13, 13, 15, 10))


DF <- DF %>% 
  group_by(country) %>% 
  mutate(cumulative_visits = cumsum(visits)) %>% 
  ungroup()

---

这里有一个通用的解决方案。这是草率的，因为正如您所看到的，它没有返回

foo[1]

，但这是可以修复的。（倒转最后一行的输出也是如此。）我将把它留作“读者练习”

---

foo这里有一个通用的解决方案。这是草率的，因为正如您所看到的，它没有返回
foo[1]
，但这是可以修复的。（倒转最后一行的输出也是如此。）我将把它留作“读者练习”

foo
DF1 <- DF %>% 
  
  # set to date!
  mutate(date = as.Date(date)) %>%
  
  # remove one date just for the sake of the example
  filter(date != as.Date("2020-02-01"))

DF1 %>% 
  group_by(country) %>% 
  
  # complete and fill with zero!
  tidyr::complete(date = seq.Date(min(date), max(date), by = "month"), fill = list(visits = 0)) %>% 
  
  # fill cumulative with the last available value
  tidyr::fill(cumulative_visits) %>%
  
  # reset in the same way
  mutate(decum_visits1 = c(cumulative_visits[1], diff(cumulative_visits)),
         decum_visits2 = cumulative_visits - lag(cumulative_visits, default = 0)) %>% 
  ungroup()

foo <- sample(1:20,10)
 [1] 16 11 13  5  6 12 19 10  3  4
 bar <- cumsum(foo)
 [1] 16 27 40 45 51 63 82 92 95 99
 rev(bar[-1])-rev(bar[-length(bar)])
[1]  4  3 10 19 12  6  5 13 11