dplyr滞后（）内发生变异（）用于正向滚动值(dplyr lag() inside mutate(

我试图向前滚动的值用dplyr的mutate()和lag() 我想下面的代码，使其工作。相反，它的工作，我希望它，我得到了零点BegFund列第一行之后。我已经尝试使用data.table shift()没有运气，并stats::lag()没有运气也是如此。有人有想法么？

下面就是我试图做的一个简单的例子。再现当我测试。

library(dplyr) #  0.4.3

payments <- 1:10
fund.start <- 1000
payment.percent <- .05

fund.value <- data.frame(payments)

fund.value <- fund.value %>%
  transmute(Payment = payments) %>%
  mutate(EndFund = 0) %>%
  mutate(BegFund = ifelse(Payment == 1, fund.start, lag(EndFund, 1)),
         PmtAmt = BegFund * payment.percent,
         EndFund = BegFund - PmtAmt) %>%
  select(Payment, BegFund, PmtAmt, EndFund)
head(fund.value)

编辑：下面是我想摆脱的R这个输出。请原谅可怕的格式，我在此很新。

Payment  BegFund          PmtAmt        EndFund
1        1000             50            950
2        950              47.5          902.5
3        902.5            45.125        857.375
4        857.375          42.86875      814.50625
5        814.50625        40.7253125    773.7809375
6        773.7809375      38.68904688   735.0918906

Answer 1:

这里有一种方法：

EndFund = fund.start * (1 - payment.percent) * (1-payment.percent)^(payments-1L)
BegFund = c(fund.start, head(EndFund, -1L))
PymtAmt = BegFund - EndFund

只注意到@Eddi也已根据评论涵盖这一点。

Answer 2:

我知道这是不是OP要做到这一点，但它可以帮助

fund.value <- data.frame(payments, BegFund=0, PmtAmt=0,EndFund=0)

fund.value$BegFund[1]<-fund.start
fund.value$PmtAmt[1] = fund.value$BegFund[1] * payment.percent
fund.value$EndFund[1] = fund.value$BegFund[1] - fund.value$PmtAmt[1]

for(i in 2:dim(fund.value)[1]){
  fund.value$BegFund[i]<-fund.value$EndFund[i-1]
  fund.value$PmtAmt[i] = fund.value$BegFund[i] * payment.percent
  fund.value$EndFund[i] = fund.value$BegFund[i] - fund.value$PmtAmt[i]
}

OUT为

  payments   BegFund   PmtAmt  EndFund
1        1 1000.0000 50.00000 950.0000
2        2  950.0000 47.50000 902.5000
3        3  902.5000 45.12500 857.3750
4        4  857.3750 42.86875 814.5063
5        5  814.5063 40.72531 773.7809
6        6  773.7809 38.68905 735.0919

文章来源: dplyr lag() inside mutate() for rolling values forward