Используя data.table, где ваш фрейм данных называется df1, сначала преобразуйте его в data.table, затем используйте функцию cumsum() с помощью (и упорядочено, потому что я использовал keyby = вместо by =) страна.
library(data.table)
setDT(df1)
dt1[, cases_cumulative := cumsum(cases), keyby = countriesAndTerritories]
Data.tables основаны на базовой структуре данных c R data.frame, но предлагают улучшенную функциональность, эффективность и скорость. В аннотации data.table используется DT[i,j,by] - что очень просто сделать поднабор или упорядочение на i, затем выбрать или сделать j сгруппированный by.
В качестве альтернативы, используя tidyverse, используйте group_by() и mutate():
library(tidyverse)
df1 %>%
group_by(countriesAndTerritories) %>%
mutate(cum_cases = cumsum(cases))