用dplyr进行数据转换

我有一个data.frame，有三列：年份、系数变化和累积系数变化

Year    Coefficent_change   Cummulative_Coefficient_changes
--------------------------------------------------------------
2014        1,0         
2015        1,1         
2016        1,0         
2017        1,0         
2018        1,0         
2019        1,0         
--------------------------------------------------------------

计算仅针对列累积系数变化。所以公式必须从按钮开始，然后向上

对于最后一次观察，例如2019年的累积系数变化默认值必须为1

对于每个后续观测，公式必须具有相同的形式

例如2018年 累积系数变化2018=系数变化2019*累积系数变化2019

例如，2014年 累积系数变化2014=系数变化2015*累积系数变化2015

所以在最后，这个表应该和下面的表一样

Year    Coefficent_change   Cummulative_Coefficient_changes
--------------------------------------------------------------
2014        1,0                    1,1
2015        1,1                    1,0
2016        1,0                    1,0
2017        1,0                    1,0
2018        1,0                    1,0
2019        1,0                    1,0
--------------------------------------------------------------

---

有谁能帮我用dplyr解决这个问题吗？

这里有一种方法：

library(dplyr) 
# read sample data
my_data <- read.table(text = " Year    Coefficient_change
                      2014        1.0         
                      2015        1.1         
                      2016        1.0         
                      2017        1.0         
                      2018        1.0         
                      2019        1.0", header = T) 
my_data

# add the wanted column filled with the defualt value
my_data$Cummulative_Coefficient_changes <- 1.0

# now calculate the right values
my_data %>% 
  arrange(desc(Year)) %>%    # arrange data [descending] by Year
  mutate(Cummulative_Coefficient_changes = 
           lag(Coefficient_change, default = 1.0)*
           lag(Cummulative_Coefficient_changes, default = 1.0))

库（dplyr）
#读取样本数据
my_data%#按年份排列数据[降序]
突变（累积系数变化=
滞后（系数变化，默认值=1.0）*
滞后（累积系数变化，默认值为1.0））

你能检查你提供的预期输出吗，因为如果

累积系数变化2016=系数变化2017*累积系数变化2017

那么它应该是

1.0

你是正确的。我已经检查过了。我用Excel工作，这里省略了一些小数。但我还是纠正了