r-按组计算dplyr中先前值的字段

Question

我想使用dplyr来使用它以前的值来计算字段。for循环可以完成这项工作，但我想按st的不同组进行计算。我知道变异(滞后或ave(不能使用统一的字段。

df <- data.frame(st = rep(c('a','b', 'c'), each = 5),
z = rep(c(10,14,12), each = 5),
day = rep(1:5, 3),
GAI = rep(0:4, 3),
surfT = sample(1:15))
df %>%
group_by(st) %>%
mutate(soilT = lag(soilT, order_by = day) + (surfT - lag(soilT,
order_by = day))*0.24*exp(-z*0.017)*exp(-0.15*GAI))

或

df %>%
group_by(st) %>%
mutate(soilT = ave(soilT, c(st), FUN=function(x) c(0, soilT + (surfT - soilT)))
*0.24*exp(-z*0.017)*exp(-0.15*GAI)) 

如何在dplyr中通过st:组计算简单的for循环

df$soilT <- 0
for (i in 2:dim(df)[1]){
df$soilT[i]=df$soilT[i-1] + (df$surfT[i] - df$soilT[i-1])
*0.24*exp(-z[i]*0.017)*exp(-0.15*GAI[i])
}

Answer 1

我们可以使用purrr中的accumulate来获得前一行的输出作为当前行的输入。

library(dplyr)
result <- df %>%
group_by(st) %>%
mutate(soilT = purrr::accumulate(2:n(), 
~.x + (surfT[.y] - .x)*0.24*exp(-z[.y]*0.017)*exp(-0.15*GAI[.y]), 
.init = 0))