Cumsum基于列的条件，更改条件再次开始cumsum

Question

我有这个数据集，我想根据状态找到difftime的累积和，所需的输出是“outputcumsum”

x                     Status   difftime            outputcumsum
24/11/2020 15:59:22     A        0                        0
24/11/2020 16:29:22     A        0.5                      0.5
25/11/2020 08:02:36     B        15,5538888888889         15,5538888888889          
26/11/2020 08:45:30     B        24,715                   40,2688888889
26/11/2020 09:15:59     A        0,508055555555556        0,508055555555556
26/11/2020 09:45:59     A        0,5                      1,00805555556

我试过了，但没用

Data%>%
group_by(Status)%>%
summarise(outputcumsum=cumsum(difftime))

它给了我这个而不是我想要的

    x                     Status   difftime            outputcumsum
    24/11/2020 15:59:22     A        0                        0
    24/11/2020 16:29:22     A        0.5                      0.5
    25/11/2020 08:02:36     B        15,5538888888889         15,5538888888889          
    26/11/2020 08:45:30     B        24,715                   40,2688888889
    26/11/2020 09:15:59     A        0,508055555555556        1,00805555556
    26/11/2020 09:45:59     A        0,5                      1,50805555556

你知道有什么解决方案吗？

Answer 1

您可以使用base R的rle()，如下所示

Data$outputcumsum <- ave(Data$difftime, with(rle(Data$Status), rep(1:length(values), lengths)) , FUN = cumsum)

Answer 2

在group_by中使用data.table中的rleid：

library(dplyr)
library(data.table)

Data%>%
  group_by(grp = rleid(Status)) %>%
  mutate(outputcumsum = cumsum(difftime))

或者在data.table中做所有的事情。

library(data.table)
setDT(Data)[, outputcumsum := cumsum(difftime), rleid(Status)]

Answer 3

dplyr的一个选项

library(dplyr)
Data %>%
    group_by(grp = with(rle(Status), rep(seq_along(values), lengths))) %>%
    mutate(outputcumsum = cumsum(difftime))