如何在R语言中计算列内相邻行值均值的累加与累积列？

假设你的数据集已加载为数据框df，以下是实现需求的两种常用方法：

1. 生成CUM列 #

CUM列的逻辑是当前行Value与上一行Value的算术平均值，第一行无前置数据，设为NA。

基础R实现 #

# 构造示例数据（已有数据集可跳过此步）
df <- data.frame(
  Row = 1:4,
  Date = as.Date(c("2022-01-03", "2022-01-04", "2022-01-05", "2022-01-06")),
  Value = c(400, 350, 368, 418)
)

# 添加CUM列
df$CUM <- c(NA, (df$Value[-1] + df$Value[-nrow(df)])/2)

运行后得到的数据集与示例一致：

Row       Date Value CUM
1   1 2022-01-03   400  NA
2   2 2022-01-04   350 375
3   3 2022-01-05   368 359
4   4 2022-01-06   418 393

Tidyverse（dplyr）实现 #

若习惯用tidyverse工具链：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(CUM = (Value + lag(Value))/2)

lag(Value)会自动获取每行的前一行Value值，第一行无前置值时返回NA，完美匹配需求。

2. 计算B值 #

观察公式可知，B值就是CUM列所有非NA值的总和，直接求和即可：

基于CUM列计算 #

B <- sum(df$CUM, na.rm = TRUE)
# 输出结果：1127

直接计算（无需生成CUM列） #

若不需要保留CUM列，可直接通过Value列计算：

B <- sum((df$Value[-1] + df$Value[-nrow(df)])/2)
# 输出结果：1127

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mee