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ここでこの質問に関連していますが、「新しい」質問は元の質問に直接関連していないため、わかりやすくするために別の質問をすることにしました。簡単に言うと、私はddplyを使用して、3年ごとの値を累積的に合計しています。私のコードは1年目のデータを取得し、列の2年目と3年目の行で繰り返します。私の推測では、1年ごとのチャンクが列全体にコピーされていると思いますが、その理由はわかりません。

Q.指定された列の右側の行で、各年の累積合計値を取得するにはどうすればよいですか？

[編集：forループ（または同様のもの）は重要です。最終的には、新しい各列を手動で計算するのではなく、列名のリストに基づいて新しい列を自動的に計算したいからです。ループは列名のリストを繰り返し処理します。]

ここに画像の説明を入力してください

私はddplyとcumsumの組み合わせを頻繁に使用するので、突然問題が発生するのはかなり厄介です。

[編集：このコードは、私が解決したソリューションに更新されました。これは、以下の@Chaseの回答に基づいています]

require(lubridate)
require(plyr)
require(xts)
require(reshape)
require(reshape2)

set.seed(12345)
# create dummy time series data
monthsback <- 24
startdate <- as.Date(paste(year(now()),month(now()),"1",sep = "-")) - months(monthsback)
mydf <- data.frame(mydate = seq(as.Date(startdate), by = "month", length.out = monthsback),
                   myvalue1 = runif(monthsback, min = 600, max = 800),
                   myvalue2 = runif(monthsback, min = 1900, max = 2400),
                   myvalue3 = runif(monthsback, min = 50, max = 80),
                   myvalue4 = runif(monthsback, min = 200, max = 300))

mydf$year <- as.numeric(format(as.Date(mydf$mydate), format="%Y"))
mydf$month <- as.numeric(format(as.Date(mydf$mydate), format="%m"))

# Select columns to process
newcolnames <- c('myvalue1','myvalue4','myvalue2')

# melt n' cast
mydf.m <- mydf[,c('mydate','year',newcolnames)]
mydf.m <- melt(mydf.m, measure.vars = newcolnames)
mydf.m <- ddply(mydf.m, c("year", "variable"), transform, newcol = cumsum(value))
mydf.m <- dcast(mydate ~ variable, data = mydf.m, value.var = "newcol")
colnames(mydf.m) <- c('mydate',paste(newcolnames, "_cum", sep = ""))
mydf <- merge(mydf, mydf.m, by = 'mydate', all = FALSE)
mydf
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私はそこであなたのforループを実際にはフォローしていませんが、あなたは物事を複雑にしすぎていますか？直接使っtransformてみませんddplyか？

#Make sure it's ordered properly
mydf <- mydf[order(mydf$year, mydf$month),]

#Use ddply to calculate the cumsum by year:
ddply(mydf, "year", transform, 
      cumsum1 = cumsum(myvalue1), 
      cumsum2 = cumsum(myvalue2))
#----------
       mydate myvalue1 myvalue2 year month   cumsum1   cumsum2
1  2010-05-01 744.1808 264.4543 2010     5  744.1808  264.4543
2  2010-06-01 775.1546 238.9828 2010     6 1519.3354  503.4371
3  2010-07-01 752.1965 269.8544 2010     7 2271.5319  773.2915
....
9  2011-01-01 745.5411 218.7712 2011     1  745.5411  218.7712
10 2011-02-01 797.9474 268.1834 2011     2 1543.4884  486.9546
11 2011-03-01 606.9071 237.0104 2011     3 2150.3955  723.9650
...
21 2012-01-01 690.7456 225.9681 2012     1  690.7456  225.9681
22 2012-02-01 665.3505 232.1225 2012     2 1356.0961  458.0906
23 2012-03-01 793.0831 206.0195 2012     3 2149.1792  664.1101

編集-私はこのマシンにRを持っていないので、これはテストされていませんが、これは私が念頭に置いていたものです：

require(reshape2)
mydf.m <- melt(mydf, measure.vars = newcolnames)
mydf.m <- ddply(mydf.m, c("year", "variable"), transform, newcol = cumsum(value))
dcast(mydate + year + month  ~ variable, data = mydf.m, value.var = "newcol")
于 2012-05-10T14:43:57.763 に答える