我是R的新手，也是stackoverflow的新手，所以如果我在这里做错了，请忍受...
因此，我正在研究足球数据，如下所示：
Div Date HomeTeam AwayTeam FTHG FTAG avgHG_league avgHG_team
1 D1 14/08/15 Bayern Munich Hamburg 5 0 NA 0
2 D1 15/08/15 Augsburg Hertha 0 1 5.000000 0
3 D1 15/08/15 Darmstadt Hannover 2 2 2.500000 0
4 D1 15/08/15 Dortmund M'gladbach 4 0 2.333333 0
5 D1 15/08/15 Leverkusen Hoffenheim 2 1 2.750000 0
6 D1 15/08/15 Mainz Ingolstadt 0 1 2.600000 0
我创建了avgHG_league列，使用以下代码为我提供本赛季到目前为止本国球队的平均进球数：
BLfiltered <- BLfiltered %>%
mutate(avgHG_league = lag(cummean(FTHG),1))
现在，在avgHG_team专栏中，我想要做的几乎相同，但不是计算所有主队的进球，平均起来，我只是想计算平均值的只有目标这个特殊的hometeam已在国内取得了迄今为止在季节（但不包括此游戏）...
你有什么想法？
谢谢！
/ E：“ FTHG”列为我们提供了每场比赛的主场进球
这是我的解决方案。它使用了dplyr软件包，我假设您已cummean在示例中调用它，因此我认为您已经在使用它。为了简单起见，我将数据称为sd足球数据。
sd = mutate(sd,avgHG_league=lag(cummean(FTHG),1,0)) %.% group_by(HomeTeam) %.% mutate(avgHG_Team=lag(cummean(FTHG),1,0)) %.% ungroup()
注意：0在滞后声明中（技术上default=0）添加，0而不是NA您认为是您想要的初始值。
以下虚拟数据的结果
Div Date HomeTeam AwayTeam FTHG FTAG
1 D1 14/08/15 Bayern Munich Hamburg 5 0
2 D1 15/08/15 Augsburg Hertha 0 1
3 D1 15/08/15 Darmstadt Hannover 2 2
4 D1 15/08/15 Dortmund M'gladbach 4 0
5 D1 15/08/15 Leverkusen Hoffenheim 2 1
6 D1 15/08/15 Mainz Ingolstadt 0 1
7 D1 15/09/15 Bayern Munich Hamburg 0 0
8 D1 15/10/15 Augsburg Hertha 0 0
9 D1 15/10/15 Darmstadt Hannover 0 0
10 D1 15/10/15 Dortmund M'gladbach 0 0
11 D1 15/10/15 Leverkusen Hoffenheim 0 0
12 D1 15/10/15 Mainz Ingolstadt 0 0
13 D1 15/11/15 Bayern Munich Hamburg 0 0
14 D1 15/10/16 Augsburg Hertha 0 0
15 D1 15/11/16 Darmstadt Hannover 0 0
16 D1 15/10/17 Dortmund M'gladbach 0 0
17 D1 15/11/17 Leverkusen Hoffenheim 0 0
18 D1 15/10/18 Mainz Ingolstadt 0 0
Div Date HomeTeam AwayTeam FTHG FTAG avgHG_league avgHG_Team
1 D1 14/08/15 Bayern Munich Hamburg 5 0 0.0000000 0.0
2 D1 15/08/15 Augsburg Hertha 0 1 5.0000000 0.0
3 D1 15/08/15 Darmstadt Hannover 2 2 2.5000000 0.0
4 D1 15/08/15 Dortmund M'gladbach 4 0 2.3333333 0.0
5 D1 15/08/15 Leverkusen Hoffenheim 2 1 2.7500000 0.0
6 D1 15/08/15 Mainz Ingolstadt 0 1 2.6000000 0.0
7 D1 15/09/15 Bayern Munich Hamburg 0 0 2.1666667 5.0
8 D1 15/10/15 Augsburg Hertha 0 0 1.8571429 0.0
9 D1 15/10/15 Darmstadt Hannover 0 0 1.6250000 2.0
10 D1 15/10/15 Dortmund M'gladbach 0 0 1.4444444 4.0
11 D1 15/10/15 Leverkusen Hoffenheim 0 0 1.3000000 2.0
12 D1 15/10/15 Mainz Ingolstadt 0 0 1.1818182 0.0
13 D1 15/11/15 Bayern Munich Hamburg 0 0 1.0833333 2.5
14 D1 15/10/16 Augsburg Hertha 0 0 1.0000000 0.0
15 D1 15/11/16 Darmstadt Hannover 0 0 0.9285714 1.0
16 D1 15/10/17 Dortmund M'gladbach 0 0 0.8666667 2.0
17 D1 15/11/17 Leverkusen Hoffenheim 0 0 0.8125000 1.0
18 D1 15/10/18 Mainz Ingolstadt 0 0 0.7647059 0.0
可以在此处看到类似的数据处理方法：https : //blog.rstudio.org/2014/01/17/introducing-dplyr/
这也是使用tidyr和dplyr在R中进行数据操作的重要资源：https ://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf
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