如何在R中按行计算列累积和并除以对应total_min值

错误原因 #

你之前的代码dat[,2:6] <- t(apply(dat[,2:6], 1, cumsum)/dat$total_min)出错，核心问题是维度不匹配导致循环补齐错误：dat$total_min是长度为3的向量，当你把apply返回的每行累积和（长度5）和这个向量做除法时，R会自动循环补齐，导致每行的累积和重复除以total_min的所有值，而非仅除以该行对应的total_min。

正确实现方式 #

方法1：基础R实现（直接按行处理） #

先修正原始数据集的定义（你提供的dat代码与Table1数值不一致，需对齐），再通过sapply按行索引处理，确保每行累积和仅除以该行的total_min：

# 加载与Table1一致的原始数据
dat <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  flower = c("lily", "rose", "daisy"),
  x1902 = c(23L, 50L, 30L),
  x1950 = c(0L, 60L, 7L),
  x2010 = c(0L, 5L, 10L),
  x2012 = c(8L, 16L, 2L),
  x2021 = c(5L, 0L, 0L),
  total_min = c(5L, 5L, 2L)
)

# 按行计算累积和并除以对应total_min
dat[, 2:6] <- t(sapply(seq_len(nrow(dat)), function(i) {
  cumsum(dat[i, 2:6]) / dat$total_min[i]
}))

方法2：tidyverse风格（更直观） #

如果习惯管道式操作，用dplyr的rowwise()按行处理，结合c_across实现跨行累积计算：

library(dplyr)

dat <- dat %>%
  rowwise() %>%
  mutate(across(x1902:x2021, ~ cumsum(c_across(x1902:x2021))[cur_column()] / total_min)) %>%
  ungroup()

最终结果 #

运行后得到与你期望完全一致的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shae11