39. R 数据整理（十： R 的四种累积运算与by）

• cumsum 可以实现整体的累加

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> cumsum(1:10)
 [1]  1  3  6 10 15 21 28 36 45 55

向量中第一个元素为起始，后面是其需要加的数。

• cumprod(x) 累乘

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> cumprod(1:5)
[1]   1   2   6  24 120

• cummax 保留出现的最大的那个数，并不断输出

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> cummax(c(3:1, 2:0, 4:2))
[1] 3 3 3 3 3 3 4 4 4

• cummin 同理最小的那个

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> cummin(c(3:1, 2:0, 4:2))
[1] 3 2 1 1 1 0 0 0 0

总结一下：

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Returns a vector whose elements are the cumulative sums, products, minima or maxima of the elements of the argument.

Usage
cumsum(x)
cumprod(x)
cummax(x)
cummin(x)

by

使用by()分组计算描述性统计量，它可以一次返回若干个统计量。格式为：

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by(data, INDICES, FUN)

其中data是一个数据框或矩阵；INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组；FUN是任意函数。

通过INDICES 定义的因子，对data 内容进行分组，即将整个data大数据框，划分为了若干个小的数据框，而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。

例子

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tmp = by(exp,
         ids$symbol,
         function(x) rownames(x)[which.max(rowMeans(x))])

这里面，exp 为原有的数据框，而ids$symbol 则是区分exp 信息的向量，其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵，而function 则定义了在同一组（同一symbol）中的列名筛选其中平均值最大的那一列（ which.max(rowMeans(x)) ）。

es data function max

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