我有以下数据框：
df = data.frame(a = c(1,1,3,2,2), b=6:10)
## a b
## 1 6
## 1 7
## 3 3
## 2 9
## 2 10
我想按组分析数据（a是分组参数），但不是通常的分析（例如，每个值指定一组行，而这些组不相交），我需要“累积组”。也就是说，对于a = i的值，该组应包含a
因此，例如，如果对于每个组我都想要b的均值，则结果将是：
## a mean_b
## 1 6.5
## 2 8
## 3 7
请注意，在此简化示例背后的实际场景中，我无法单独分析不相交的组，然后再汇总相关的组。 summary函数必须“知道”该组中的所有行以执行计算。
因此，当然，我可以使用一些应用函数并以良好的旧方法计算事物，并从中创建新的df，但是我会寻找类似dplyr / tidyverse的函数来实现。
有什么建议？
最佳答案
这样的事情怎么样？
library(dplyr)
df %>%
arrange(a) %>%
group_by(a) %>%
summarise(sum_b = sum(b)) %>%
ungroup() %>%
mutate(sum_b = cumsum(sum_b))
# a sum_b
# <dbl> <int>
#1 1. 13
#2 2. 32
#3 3. 40
我们按组（
sum）取a，然后取累加总和加上下一个组中该组的上一个值。关于r - 累积分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53581633/