如何使用dplyr创建使用其自身滞后值的列

假设我有以下数据帧

c1<- c(1:10)
c2<- c(11:20)
df<- data.frame(c1,c2)

c1  c2
1   11
2   12
3   13
4   14
5   15
6   16
7   17
8   18
9   19
10  20

---

是否可以使用dplyr执行此操作？我尝试过几种方法，但都没有成功。如果您有任何建议，我们将不胜感激。

这是

cumsum

累积总和的一个很好的用法

c3 = lag(cumsum(c2 - c1), default = 0)

---

不要把

c3

看作是c3（-1）+c2-c1，把它看作是c3（n）=求和（从1到n-1）c2（i）-c1（i）

这是

cumsum

累积求和的一个很好的用法

c3 = lag(cumsum(c2 - c1), default = 0)

---

不要把

c3

想象成c3（-1）+c2-c1，把它想象成c3（n）=和（从1到n-1）c2（i）-c1（i）

这会创建列c3。假设第一个条目始终为0，因为没有前面的元素

df$c3 <- df$c2 - df$c1
df[1,"c3"] <- 0
df$c3 <- cumsum(df$c3)

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这将创建列c3。假设第一个条目始终为0，因为没有前面的元素

df$c3 <- df$c2 - df$c1
df[1,"c3"] <- 0
df$c3 <- cumsum(df$c3)

---

使用

dplyr

：

df%>%变异（c3=lag（cumsum（c2-c1），默认值=0））

我没有想到使用cumsum（）。感谢所有的答案。对于

dplyr

：

df%>%mutate（c3=lag（cumsum（c2-c1），default=0））

我没有想到要使用cumsum（）。感谢所有的答案。这在这种特殊情况下有效，因为

c2

和

c1

之间的差异是恒定的-但解决问题的方法是，您需要删除最后一个元素，并在前面附加0，使其正常工作，不只是将第一个元素替换为0。这在这种特殊情况下有效，因为

c2

和

c1

之间的差异是恒定的-但是OP解决问题的方式是，您需要删除最后一个元素并将0附加到前面，这样它才能正常工作，而不仅仅是将第一个元素替换为0。