R：如何在计算中使用列中的第一个值，然后为以下行切换到此结果

这是一个数据示例：

df <- data.frame(
  dept = c(rep('FIREDEPT', 5), rep('WATERDEPT', 5)),
  month = 201808:201812,
  initial_stock = sample(75884:85347, 10),
  variable_predicted = sample(50000:100000, 10),
  variable2_predicted= sample(1:100, 10) / 100)

---

df根据您的df是否总是被排序，每个部门的第一行是您想要不同的行，那么您可以使用以下任一选项：

library(dplyr) 
df %>% group_by(dept) %>% mutate(predicted_stock= ifelse(row_number()==1, "CalcA", "CalcB"))
df %>% group_by(dept) %>% mutate(predicted_stock= ifelse(month==min(month), "CalcA", "CalcB"))

我假设您可以填写计算结果，因为您给出的方程式不使用您提供的示例列

干杯
我可以通过@user2738526 post来做到这一点。不要认为这仍然是最佳方式，但比我最初尝试的方式要好

library(dplyr)
library(data.table)
# if first month, than use intial stock
# I "recalculate" the initial_stock, 
# this is specific to the real scenario
df <- df %>% mutate(initial_stock = 
                      ifelse(month == min(month), 
                        initial_stock, 
                        0
                        )
                    )

# calculate the predicted stock using cumsum
df <- df %>% group_by(DEPTO) %>% mutate(predicted_stock =
                                          cumsum(
                                            initial_stock 
                                            + variable_predicted * variable2_predicted
                                          )
                                        )
# "recalculation" of the initial_sock is updated
# this is specific to the real scenario
df <- df %>% group_by(DEPTO) %>% mutate(initial_sock = 
                                        ifelse(month == min(month), 
                                            initial_stock , 
                                            shift(predicted_stock, type = "lag")
                                            )
                                        )

库（dplyr）
库（数据表）
#如果是第一个月，则使用初始库存
#我“重新计算”初始库存，
#这是特定于真实场景的
df%变异（初始库存=
如果其他（月）=分钟（月），
初始库存，
0
)
)
#使用cumsum计算预测库存
df%分组依据（DEPTO）%>%突变（预测库存=
孜然(
初始库存
+预测变量*预测变量2
)
)
#更新初始_sock的“重新计算”
#这是特定于真实场景的
df%group\U by（DEPTO）%%>%变异（初始sock=
如果其他（月）=分钟（月），
初始库存，
班次（预测库存，类型=“滞后”）
)
)
您需要澄清什么是
variable\u predicted
和
variable2\u predicted
，它们与您的示例数据不匹配。对不起，我忘了在代码上加上相同的名称。它只是一个表示计算的标记变量，重要的是能够以增量方式使用前一行的结果，但在第一次迭代时使用不同的计算。感谢您的回复。不幸的是，此代码没有使用预测库存的上一个值，因为它尚未记录，所以第二次计算不起作用。微小的改进：
ifelse（cond，x，0）
可能是
cond*x
。顺便说一句，你应该列出你的包，即使它们与另一个答案相同。（我想不是，因为dplyr不包括
shift
）