R：从A列到B列条件值的行总和

我对R很陌生，似乎不知道如何处理一个相对简单的问题。我想对每个“试验索引”的“持续时间”列的行进行求和，但仅对“X位置”值增加的第一行进行求和。我只想对X增加的试验中的第一轮进行求和。 简化数据帧的第一行：

  TRIAL_INDEX DURATION X_POSITION 
1           1      204      314.5 
2           1      172      471.6             
3           1      186      570.4           
4           1      670      539.5          
5           1      186      503.6          
6           2      134      306.8           
7           2      182      503.3            
8           2      806      555.7           
9           2      323      490.0           

因此，对于试验索引1，只应添加持续时间的前三个值（204+172+186），因为这是迄今为止X的最大值（逐行遍历数据帧）

所需的输出应类似于：

  TRIAL_INDEX DURATION X_POSITION FIRST_PASS_TIME
1           1      204      314.5             562
2           1      172      471.6             562
3           1      186      570.4             562
4           1      670      539.5             562
5           1      186      503.6             562
6           2      134      306.8            1122
7           2      182      503.3            1122
8           2      806      555.7            1122
9           2      323      490.0            1122

我尝试使用dplyr生成一个新的数据帧，它可以与我的原始数据帧合并。 但是，代码不起作用，而且我也不确定如何确保每次试验只添加第一行X_POSITION值递增的行

FirstPassRT = dat %>% 
          group_by(TRIAL_INDEX) %>%
          filter(dplyr::lag(dat$X_POSITION,1) > dat$X_POSITION) %>% 
          summarise(FIRST_PASS_TIME=sum(DURATION)) 

---

非常感谢您的帮助和建议！

以下是您可以使用

dplyr

软件包尝试的内容：

library(dplyr);
dat %>% group_by(TRIAL_INDEX) %>%  
        mutate(IncLogic = X_POSITION > lag(X_POSITION, default = 0)) %>% 
        mutate(FIRST_PASS_TIME = sum(DURATION[IncLogic])) %>% 
        select(-IncLogic)

Source: local data frame [9 x 4]
Groups: TRIAL_INDEX [2]

  TRIAL_INDEX DURATION X_POSITION FIRST_PASS_TIME
        (int)    (int)      (dbl)           (int)
1           1      204      314.5             562
2           1      172      471.6             562
3           1      186      570.4             562
4           1      670      539.5             562
5           1      186      503.6             562
6           2      134      306.8            1122
7           2      182      503.3            1122
8           2      806      555.7            1122
9           2      323      490.0            1122

---

如果您想在每次试验中汇总到一行，可以使用如下汇总：

library(dplyr)

df <- data_frame(TRIAL_INDEX = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2),
                 DURATION = c(204,172,186,670, 186,134,182,806, 323),
                 X_POSITION = c(314.5, 471.6, 570.4, 539.5, 503.6, 306.8, 503.3, 555.7, 490.0))

res <- df %>%
  group_by(TRIAL_INDEX) %>%
  mutate(x.increasing = ifelse(X_POSITION > lag(X_POSITION), TRUE, FALSE),
         x.increasing = ifelse(is.na(x.increasing), TRUE, x.increasing)) %>%
  filter(x.increasing == TRUE) %>%
  summarize(FIRST_PASS_TIME = sum(X_POSITION))
res

#Source: local data frame [2 x 2]
#
#  TRIAL_INDEX FIRST_PASS_TIME
#        (dbl)           (dbl)
#1           1          1356.5
#2           2          1365.8

库（dplyr）
df%
突变（x.increating=ifelse（x_位置>滞后（x_位置），真，假），
x、 递增=ifelse（is.na（x.increating），TRUE，x.increating））%>%
过滤器（x.R==TRUE）%>%
总结（第一次通过时间=总结（X位置））
物件
#来源：本地数据帧[2 x 2]
#
#试用索引首次通过时间
#（dbl）（dbl）
#1           1          1356.5
#2           2          1365.8

库（data.table）
dt=as.data.table（df）#或就地转换的setDT
#查找将用于求和持续时间的行
idx=dt[，.I[1]：.I[min（.N，其中（差值（X_位置）<0），na.rm=T）]，by=TRIAL_INDEX]$V1
#对这些行的持续时间求和
dt[idx，time:=sum（DURATION），by=TRIAL_INDEX][，time:=time[1]，by=TRIAL_INDEX]
dt
#试验指数持续时间X位置时间
#1:           1      204      314.5  562
#2:           1      172      471.6  562
#3:           1      186      570.4  562
#4:           1      670      539.5  562
#5:           1      186      503.6  562
#6:           2      134      306.8 1122
#7:           2      182      503.3 1122
#8:           2      806      555.7 1122
#9:           2      323      490.0 1122

你的

X_位置

不是数字，那么你怎么能期望R知道它是否在增加？我猜它使用了基本的整数表示法（如果是这些因素的话）并抛出警告。例如，请参阅。谢谢David，说得好。我将X_位置值更改为数字值，这是初学者在读取数据时犯的一个小错误。但是，似乎没有得到我想要的输出…如果我正确读取OP，这不是他们想要的。将位置的第5行值更改为600并运行此操作。如何跳过DURA中的NATION？Eddi，这太好了，非常感谢！我一直在尝试编写循环，它非常慢，这是一种快速而短的方式。

library(data.table)
dt = as.data.table(df) # or setDT to convert in place

# find the rows that will be used for summing DURATION
idx = dt[, .I[1]:.I[min(.N, which(diff(X_POSITION) < 0), na.rm = T)], by = TRIAL_INDEX]$V1

# sum the DURATION for those rows
dt[idx, time := sum(DURATION), by = TRIAL_INDEX][, time := time[1], by = TRIAL_INDEX]
dt
#   TRIAL_INDEX DURATION X_POSITION time
#1:           1      204      314.5  562
#2:           1      172      471.6  562
#3:           1      186      570.4  562
#4:           1      670      539.5  562
#5:           1      186      503.6  562
#6:           2      134      306.8 1122
#7:           2      182      503.3 1122
#8:           2      806      555.7 1122
#9:           2      323      490.0 1122