R语言：如何在sapply中构建更简洁的自定义cumsum函数

嘿，你原来的写法确实存在全局变量的副作用（比如多次运行代码时sum不会自动重置），而且不够简洁。其实在data.table里，我们可以用Reduce函数完美解决这个问题——它能自动把每一步的累积结果传递给下一次迭代，完全不需要全局变量！

基础实现：替代自定义cumsum #

如果只是实现类似cumsum的功能，用Reduce一行就能搞定：

library(data.table)
numbers <- data.table(num=1:10)
numbers[, cum := Reduce(function(acc, n) acc + n, num, accumulate = TRUE)]

这里的acc就是每一步的累积值，Reduce会自动把上一次计算的结果作为acc传给下一次调用，accumulate = TRUE参数会让它返回每一步的累积结果，正好是我们要的新列。

扩展：更复杂的自定义累积逻辑 #

如果你的需求不止是简单求和，比如带条件的累积、累积乘积等，Reduce同样能轻松应对：

• 示例1：累积乘积

numbers[, cum_prod := Reduce(function(acc, n) acc * n, num, accumulate = TRUE)]

• 示例2：只累加偶数

numbers[, cum_even := Reduce(
  function(acc, n) if(n %% 2 == 0) acc + n else acc, 
  num, 
  accumulate = TRUE, 
  init = 0  # 初始化累积值为0
)]

额外提示：如果只是简单求和，直接用data.table内置函数 #

如果你的需求就是普通的累积求和，其实data.table本身就有优化好的cumsum函数，写法更简洁：

numbers[, cum := cumsum(num)]

这种方式完全避免了全局变量的副作用，代码更紧凑，而且Reduce的灵活性还能支持各种自定义累积逻辑，完美适配你的需求~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oli