每三行数据帧相加一次，并乘以新结果-R

我有一个数据框，我想每三行添加一次。然后，将cumprod应用于这些行，以便在生成的新行中有一个新的data.frame

最后，我将只有行数的三分之一

下面你可以找到一些我写的代码。我试图寻找对象的类别，并复制一个适用于向量而不是矩阵的代码

    XYZ<-read.xlsx2("XYZ.xlsx",1)
    XYZ.CUT<-aggregate(XYZ~gl(nrow(XYZ)/3, 3), data.frame(XYZ), sum)
    F.XYZ<-apply(t(XYZ.CUT+1),1,cumprod)

首先，我想：

 X       Y      Z
-0,16%   0,25%  0,59%
-0,02%  -0,11%  0,86%
-0,50%  -0,12%  0,39%

在每个元素中添加1后：

 X           Y           Z
(1-0,16%)   (1+0,25%)   (1+0,59%)
(1-0,02%)   (1-0,11%)   (1+0,86%)
(1-0,50%)   (1-0,12%)   (1+0,39%)

我想用以下行制作一个cumprod：

X           Y           Z
x1          y1          z1
x1*x2       y1*y2       z1*z2
x1*x2*x3    y1*y2*y3    z1*z2*z3

---

高级问候语。

我们可以通过以下方式，仅使用基本R：

#First remove the % symbol from the columns and convert the values to numeric
XYZ[] <- lapply(XYZ, function(x) as.numeric(sub("%", "", x)))

#Sum every 3 rows
XYZ.CUT <- aggregate(.~ gl(nrow(XYZ)/3, 3),XYZ, sum)[-1]

#Add 1 and take cumulative product for each row
t(apply(XYZ.CUT + 1, 1, cumprod))
#Or if you need it columnwise use 
#apply(XYZ.CUT + 1, 2, cumprod) 
#        X      Y        Z
#[1,] 0.84 1.0668 1.696212
#[2,] 0.98 0.8722 1.622292
#[3,] 0.50 0.4400 0.611600

#首先从列中删除%符号，并将值转换为数字
XYZ[]我们可以使用
tidyverse
。使用
readr
中的
parse_number
，从列（
mutate_all
）中提取数字部分，按使用
gl
创建的索引分组，
汇总
所有列以获得
总和

library(tidyverse)
library(readr)
out <- XYZ %>% 
          mutate_all(parse_number) %>%
          group_by(grp = as.integer(gl(n(), 3, n()))) %>%
          summarise_all(sum)   

数据
XYZ另一个基本R版本，使用
rowsum
获取聚合总和（使用@Akrun的
XYZ
数据集）：

XYZ[]您有
、
或`。列中
library(tidyverse)
library(readr)
out <- XYZ %>% 
          mutate_all(parse_number) %>%
          group_by(grp = as.integer(gl(n(), 3, n()))) %>%
          summarise_all(sum)   

library(matrixStats)
rowCumprods(as.matrix(out[-1]) + 1) 
#     [,1]   [,2]     [,3]
#[1,] 0.84 1.0668 1.696212
#[2,] 0.98 0.8722 1.622292
#[3,] 0.50 0.4400 0.611600

XYZ <- structure(list(X = c("-0.01%", "-0.04%", "-0.11%", "0.03%", "0.02%", 
"-0.07%", "-0.12%", "-0.01%", "-0.37%"), Y = c("0.32%", "0.01%", 
"-0.06%", "-0.04%", "0.04%", "-0.11%", "-0.13%", "-0.07%", "0.08%"
), Z = c("0.11%", "0.45%", "0.03%", "0.45%", "0.30%", "0.11%", 
"0.30%", "0.04%", "0.05%")), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")

XYZ[] <- lapply(XYZ, sub, pat="%$", rep="")
XYZ[] <- lapply(XYZ, as.numeric)

out <- rowsum(XYZ, (seq_len(nrow(XYZ)) + 2) %/% 3) + 1

## column-wise cumprod

out[] <- lapply(out, cumprod)
out
#       X        Y        Z
#1 0.8400 1.270000 1.590000
#2 0.8232 1.130300 2.957400
#3 0.4116 0.994664 4.110786

## row-wise cumprod

out[] <- Reduce(`*`, out, accumulate=TRUE)
out
#     X      Y        Z
#1 0.84 1.0668 1.696212
#2 0.98 0.8722 1.622292
#3 0.50 0.4400 0.611600