在检查纵向研究的数据集时，我通常会dplyr从原始数据的分析链中获得如下结果：
df = data.frame(n_sessions=c(1,2,3,4,5), n_people=c(59,89,30,23,4))
即，在此时间点，有多少参与者完成了一定数量的评估的计数。
尽管了解多少人准确地完成了n次会话很有用，但我们更经常需要知道多少人至少完成了n次会话。如下表所示，标准的累积总和是不合适的，我们想要的是n_total列中的值，这是该列中的值的“正向累积总和” n_people。也就是说，每行中的值应该是其自身值及其之外的所有值的总和，而不是标准的累积总和，标准累积总和是直到并包括其自身的所有值的总和：
n_sessions n_people n_total cumsum
1 59 205 59
2 89 146 148
3 30 57 178
4 23 27 201
5 4 4 205
生成累计和很简单：
mutate(df, cumsum = cumsum(n_people))
用于生成可以合并到dplyr分析链中的“前向累积总和”的表达式是什么？我猜想这cumsum需要n_people在n_sessions降序排序之后应用，但是在保留数据帧的原始顺序的同时还不能完全理解如何获得答案。
您可以对逆向矢量求和，然后对结果求逆。内置的rev函数在这里很有帮助：
mutate(df, rev_cumsum = rev(cumsum(rev(n_people))))
例如，在您的数据上将返回：
n_sessions n_people rev_cumsum
1 1 59 205
2 2 89 146
3 3 30 57
4 4 23 27
5 5 4 4
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