我知道这个功能cumsum在 R 中计算其向量参数的累积和。
我需要“累积应用”不是求和函数，而是通用函数，在我的具体情况下，quantile功能。
我当前的解决方案基于循环：
set.seed(42)
df<-data.frame(measurement=rnorm(1000),upper=0,lower=0)
for ( r in seq(1,nrow(df))){
df$upper[r]<-quantile(df[seq(1,r),"measurement"],c(.99))
df$lower[r]<-quantile(df[seq(1,r),"measurement"],c(.01))
}
x=seq(1,nrow(df))
plot(df$measurement,type="l",col="grey")
lines(x,df$upper,col="red")
lines(x,df$lower,col="blue")
它可以工作，但效率不高，我觉得 R 中应该有一种更惯用的方法。
您可以使用这种方法：
set.seed(42)
df <- data.frame(measurement = rnorm(1000))
res <- sapply(seq(nrow(df)), function(x)
quantile(df[seq(x), "measurement"], c(.01, .99)))
它创建一个矩阵nrow(df)列和 2 行，一行表示第 1 个百分位数，一行表示第 99 个百分位数。
您可以将此信息添加到您的数据框中df（作为两列）：
df <- setNames(cbind(df, t(res)), c(names(df), "lower", "upper"))