Вот мое интуитивное решение:

Ваш кадр данных

df = data.frame (A = 1: 5, B = seq (10,50,10), C = seq (100 500, 100))

Теперь создайте новый столбец

df $ D = c (NA, head (df $ B, 4) + tail (df $ C, 4))

Здесь 4 - количество строк минус 1. Если у вас есть, скажем, 1000 строк, то 4 следует заменить на 999. nrow (df) предоставляет вам количество строк в кадра данных или вектора. Аналогично, если вы хотите взять еще более ранние значения, вычтите из nrow 2, 3, ... и т. Д., А также поместите NA соответственно в начале. Надеюсь это поможет.

Следуя решению Аруна, аналогичные результаты могут быть получены без ссылки на .N

> DT[, D := C + c(NA, head(B, -1))][]
   A  B   C   D
1: 1 10 100  NA
2: 2 20 200 210
3: 3 30 300 320
4: 4 40 400 430
5: 5 50 500 540

Несколько человек ответили на конкретный вопрос. См. Приведенный ниже код для функции общего назначения, которую я использую в таких ситуациях, которые могут быть полезны. Вместо того, чтобы просто получать предыдущую строку, вы можете пройти столько строк в «прошлом» или «будущем», сколько захотите.

rowShift <- function(x, shiftLen = 1L) {
  r <- (1L + shiftLen):(length(x) + shiftLen)
  r[r<1] <- NA
  return(x[r])
}

# Create column D by adding column C and the value from the previous row of column B:
DT[, D := C + rowShift(B,-1)]

# Get the Old Faithul eruption length from two events ago, and three events in the future:
as.data.table(faithful)[1:5,list(eruptLengthCurrent=eruptions,
                                 eruptLengthTwoPrior=rowShift(eruptions,-2), 
                                 eruptLengthThreeFuture=rowShift(eruptions,3))]
##   eruptLengthCurrent eruptLengthTwoPrior eruptLengthThreeFuture
##1:              3.600                  NA                  2.283
##2:              1.800                  NA                  4.533
##3:              3.333               3.600                     NA
##4:              2.283               1.800                     NA
##5:              4.533               3.333                     NA

На основании комментария @Steve Lianoglou выше, почему бы не просто:

DT[, D:= C + c(NA, B[.I - 1]) ]
#    A  B   C   D
# 1: 1 10 100  NA
# 2: 2 20 200 210
# 3: 3 30 300 320
# 4: 4 40 400 430
# 5: 5 50 500 540

И избегать использования seq_len или head или любой другой функции.

Я добавил аргумент дополнения и изменил некоторые имена и назвал его shift. https://github.com/geneorama/geneorama/blob/master/R/shift.R

Используя dplyr, вы могли бы сделать:

mutate(DT, D = lag(B) + C)

Что дает:

#   A  B   C   D
#1: 1 10 100  NA
#2: 2 20 200 210
#3: 3 30 300 320
#4: 4 40 400 430
#5: 5 50 500 540