R - 计算每个月按地点划分的运行团队总人数

Question

我目前正在进行一个研究员工流动率的项目。到目前为止，我已经创建了一个类似于以下示例的 table：

library(tidyverse)

Data <- data.frame(Month = c("Jan", "Feb", "March", "Jan", "Feb", "March"),
                   Location = c("Sheffield", "Sheffield", "Sheffield","London", "London", "London"), 
                   Joiners = c(7,3,8,4,9,1),
                   Leavers = c(1,5,9,3,2,5)) %>%
        mutate(Net_Change = Joiners - Leavers)

我想根据位置和月份（按顺序）对 Net_Change 列求和来计算团队规模。例如，伦敦 2 月的团队人数应为 8 (1+7)，3 月的团队人数应为 4 (1+7-4)。

我曾尝试使用 dplyr 'summarise' 函数执行此操作，但没有成功。如果 'tidyverse' 方法适用，那就太好了。

非常感谢您对此的帮助！

Answer 1

Data %>% group_by(Location) %>% mutate(Team_size = cumsum(Net_Change))

#    Month  Location Joiners Leavers Net_Change Team_size
#   (fctr)    (fctr)   (dbl)   (dbl)      (dbl)     (dbl)
#1    Jan Sheffield       7       1          6         6
#2    Feb Sheffield       3       5         -2         4
#3  March Sheffield       8       9         -1         3
#4    Jan    London       4       3          1         1
#5    Feb    London       9       2          7         8
#6  March    London       1       5         -4         4

R - 计算每个月按地点划分的运行团队总人数

R - Calculating a Running Total of Team Size by Location for each Month

r

calculated-columns

dplyr

R - 计算每个月按地点划分的 运行 团队总人数

R - Calculating a Running Total of Team Size by Location for each Month

r

calculated-columns

dplyr

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