请问如何实现类似excel中sumifs的效果

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假设数据集大概是这样的
rq                     id             key           sales
20190101        a                  c             100
20190102        b                  d             200

需要计算一个新的列，即相同id和key下，根据日期顺序累加起来的销量

原本打算用ddply来生成

1. data<-data %>%  ddply(.(rq,id,key),function(x) sum(data[which(data$id==x$id & data$key==x$key & data$rq<=x$rq),'sales']))

复制代码

但是有16w条记录，5分钟都没算出结果来，结果不懂耗了多久才得出来（捂脸）

请教大神，这种问题应该有哪种更科学的方法！！

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关键词：数据集

换了个操作起来似乎更麻烦的方法，但是结果是几乎秒出的，我觉得肯定有更快捷的方法（捂脸）

1. data<-left_join(data,data,c('id','key'),suffix=c('','.1')) %>% subset(rq>=rq.1) %>% group_by(rq,id,key,sales) %>% summarise(s=sum(sales.1))

复制代码

1. library(tidyverse)
   
2. data %>% group_by(id,key) %>% mutate(val = cumsum(sales))

复制代码

万人往LVR 发表于 2019-4-16 17:50

感谢大神！！

经大神启发，还有个更稳健而且也是几乎秒出的方法

1. data %>% group_by(id,key) %>% mutate(val =sapply(rq,function(x) sum(sales[x>=rq])))

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