R 生成要合成的值索引，但以可伸缩的方式忽略初始值

我试图生成一个从返回数据派生的索引

我要生成的新列将通过取100，然后将其复合得到。对于此示例：

第一个值=100

第二个值=第一个值*（1+10/100）=110

第三个值=第二个值*（1+20/100）=132，依此类推

请注意，第一个返回值5需要忽略。我知道我可以覆盖它来完成我想要的，但是我想知道是否有更优雅的方法来获得所需的输出

我接近得到我想要的，但我需要忽略5的第一次返回。新科勒的预期产量将为100、110、132

**Reproducible example**

    # Load package
    library(tidyverse)

    # Create data
    df <- data.frame(asset = c("A", "A", "A"), return = c(5,10,20))
    df

# Generate new column
test <- df %>%
  mutate(new_col = 100) %>%   #initialize
  mutate(new_col = ifelse(row_number(new_col) == 1,
                          new_col,
                          lag(new_col, 1) * cumprod((1 + return/100))
                          )
         )
test

**可复制示例**
#加载包
图书馆（tidyverse）
#创建数据
df%#初始化
变异（新列=ifelse（行号（新列）==1，
新科，
滞后（新列，1）*cumprod（（1+返回/100））
)
)
测试

---

提前谢谢

一个选项是

累积

library(tidyverse)
df %>% 
   mutate(newcol = accumulate(return[-1], ~ .x* (1 + .y/100), .init = 100))
#  asset return newcol
#1     A      5    100
#2     A     10    110
#3     A     20    132

---

或者使用

cumprod

df %>% 
    mutate(newcol = cumprod( c(100, 1 + return[-1]/100)))

---

或基本R中的类似选项

Reduce(function(x, y) x * (1 + y/100), df$return[-1], init = 100, accumulate = TRUE)
#[1] 100 110 132

---

或使用

for

循环

df$newcol[1] <- 100
for(i in 2:nrow(df)) df$newcol[i] <- df$newcol[i-1] * (1 + df$return[i]/100)

数据

---

df1-Akrun，这非常有用。你能解释一下这个解决方案吗？我不太熟悉“~”操作符，它在这里做什么，以及.x如何表示返回列，以及.y如何表示newcol。我阅读了文档，但不清楚reduce是否是在不调用函数的情况下隐含的，也不清楚这是否适用于3个以上的参数（例如.z）。谢谢事实上，如果你不介意的话，还有一个相关的问题。我的真实数据集有许多列，我想对这些列执行此操作。我试图使用mutate_at，但无法使其工作，所以我使用了这个更简单的示例，从只有一个资产的地方开始column@DaveM它确实有效。e、 g.
df%mutate\u at（vars（以（'return'）开头）、list（newcol=~acculate（.[-1]、~.x*（1+.y/100）、.init=100））
。我不是故意暗示它不起作用。我的意思是，当我尝试之前的一次尝试时（在你回答之前），我无法让它工作。@DaveM没问题。你可能错过了一个
~
什么的
df1 %>% 
    mutate_at(vars(starts_with('return')), 
      list(newcol = ~  accumulate(.[-1], ~ .x * (1+ .y/100), .init = 100)))
#   asset return return2 return_newcol return2_newcol
#1     A      5      15           100            100
#2     A     10      12           110            112
#3     A     20      25           132            140

df1 <- data.frame(asset = c("A", "A", "A"), 
      return = c(5,10,20), return2 = c(15, 12, 25))