tidyverse与外部向量发生突变,该外部向量的元素是数据帧中的列值

您可以子集 prices 在的帮助下 count 然后使用 cumsum 。

library(dplyr)

df %>% mutate(sum = cumsum(prices[count]))

#  count sum
#1     1  10
#2     2  25
#3     3  45
#4     4  75

根据您对其他答案的评论,如果数据帧可能有一个名为 价格 那么这将不起作用。在这种情况下,请指定 .GlobalEnv 明确使用 价格 来自全球环境。

df <- data.frame(count = 1:4, prices = 4:1)

df %>% mutate(sum = cumsum(.GlobalEnv$prices[count]))

具有 sapply 。并使用 .GlobalEnv$ 如有必要:

df |>
  mutate(sum = sapply(count, \(x) sum(.GlobalEnv$prices[1:x])))

#   count sum
# 1     1  10
# 2     3  45
# 3     2  25
# 4     4  75

你可以包装 df 在里面 rowwise()

library(dplyr)
mutate(rowwise(df), total = sum(prices[1:count]))

输出:

  count total
  <int> <dbl>
1     1    10
2     2    25
3     3    45
4     4    75