R 聚合data.table中的多个列

我有以下样本

数据。表
：

dtb <- data.table(a=sample(1:100,100), b=sample(1:100,100), id=rep(1:10,10))

这只是一个示例，我的表有许多列，因此我希望避免在函数名中指定所有列。我想在这种情况下，首先将数据转换为长格式，然后进行聚合是最快的方法（请参阅本文中的Matthew注释）：

库（data.table）
dtb这实际上是我一直在寻找的，并且在常见问题解答中提到：

dtb[,lapply(.SD,mean),by="id"]

这似乎效率很低。。没有办法只选择id一次而不是每个变量一次吗？我很困惑…你说的低效是什么意思？有太多的代码要写，还是太慢了？那么，只选择一次id而不是每个变量选择一次id是什么意思？你不是想要每个变量和id组合的总和吗？是的，没错。效率低下，我的意思是代码必须在数据帧中进行多少次搜索。除非我不了解R是如何做事情的，否则使用向量运算时，必须查找id一次，然后作为向量运算完成跨列求和。按照您建议的方式，每次都必须查找（id，variable）。在我的表中，我有大约200列，这将产生不同。不？+1这些，你完全正确，这绝对是更好的方式。我一直认为我应该把所有的东西都做成长格式，但是很多时候，就像在这种情况下，做计算更有效。您应该将自己的答案标记为正确答案。+1顺便说一句，此语法已在最新的v1.8.2中进行了优化。过去在
j
中使用
lappy
会造成速度损失，但现在不会了。对
数据进行了修订。表
wiki第1点已经完成，需要对第5点进行修订。
library(data.table)
dtb <- data.table(a=sample(1:100,100), b=sample(1:100,100), id=rep(1:10,10))
library(reshape2)
dt_long <- as.data.table(melt(dtb, id.var="id"))
dt_long[, sum(value), by=c("id","variable")]
    id variable  V1
 1:  1        a 601
 2:  2        a 440
 3:  3        a 496
 4:  4        a 553
 5:  5        a 444
 6:  6        a 466
 7:  7        a 525
 8:  8        a 553
 9:  9        a 541
...

dtb[,lapply(.SD,mean),by="id"]