在group_by()中计算dplyr中两组不同列的累积和

在dplyr中，group_by()函数用于按照指定的列对数据进行分组。而计算两组不同列的累积和可以通过summarize()函数结合mutate()函数来实现。

首先，使用group_by()函数按照需要分组的列进行分组，然后使用summarize()函数计算每个组的累积和。在summarize()函数中，可以使用mutate()函数来创建一个新的列，该列存储每个组的累积和。

以下是一个示例代码：

library(dplyr)

# 假设有一个数据框df，包含两列A和B
df <- data.frame(A = c(1, 2, 3, 1, 2, 3),
                 B = c(4, 5, 6, 4, 5, 6))

# 使用group_by()函数按照列A进行分组，并计算列B的累积和
result <- df %>%
  group_by(A) %>%
  summarize(CumulativeSum = sum(B)) %>%
  mutate(CumulativeSum = cumsum(CumulativeSum))

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，首先使用group_by(A)对数据框df按照列A进行分组。然后使用summarize()函数计算每个组的列B的和，并将结果存储在新的列CumulativeSum中。接下来，使用mutate()函数结合cumsum()函数计算CumulativeSum列的累积和。

这样，我们就得到了按照列A分组的每个组的累积和。

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