在已安排的组上使用 mutate() - 不会准确地 cumsum() 每个组

如何解决在已安排的组上使用 mutate() - 不会准确地 cumsum() 每个组

在 R 工作。我有一个大型的树木数据集，这些数据集按林分和林分内的地块进行组织。我需要按大小（DBH）按降序组织每个地块中的树，然后在每个地块中找到基础面积（横截面积）的cumsum()。关键是要获得一个地块中所有较大树木的基础面积的累积总和。

当我运行 group by 并排列并打印出 tibble 时，它​​被正确排列，但是一旦我尝试在它上面运行 mutate，我不知道引擎盖下发生了什么，因为计算的值似乎完全随机。

该函数应按一个林地内的地块创建组，按每个林地中的 DBH 以降序排列，然后在每个地块中找到 cumsum(BA) 减去它自己的 BA cumsum(BA)-BA 。为什么当我到达脚本的 mutate() 部分时会出现这种故障！它一直让我发疯。我在基础 R 中尝试了一些东西，也无法解决。任何帮助是极大的赞赏。这看起来应该很容易，而不是把我逼到墙角！

BA.Larger.Trees <- function(Stand,Plot,Tree,DBH,BA) {
  Temp <- tibble(Stand,BA)
  Temp <- Temp %>%
    group_by(Plot,Stand) %>%
    arrange(desc(DBH),.by_group = TRUE) %>% 
    mutate(
      X = (cumsum(BA) - BA))
    )
  return(Temp$X)
  }

以下是一些示例数据：

Stand <- c(1,1,2,2)
Plot  <- c(1,2)
Tree  <- c(1,3,3)
DBH   <- c(4,12,6,11,16,13)
BA    <- c(.04,.12,.06,.11,.01,.03,.02,.16,.13)

解决方法

您可以在函数中传递 tibble 而不是传递单个向量。试试：

library(dplyr)

BA.Larger.Trees <- function(data) {
  data %>%
    arrange(Stand,Plot,desc(BA)) %>%
    group_by(Stand,Plot) %>%
    mutate(X = cumsum(BA) - BA)
}

Temp <- tibble(Stand,Tree,DBH,BA)
result <- BA.Larger.Trees(Temp)
result$X
#[1] 0.00 0.12 0.18 0.00 0.12 0.23 0.00 0.03 0.05 0.00 0.16 0.29