R 按分组后连接data.table

我有一个相当简单的问题，我在这里找不到合适的答案。我有以下

数据。表

，如果组

ID

有一个具有特定值的观察值（在本例中为

13

），我想创建一个等于1的指标变量：

DT = data.table(ID = c(1, 1, 2, 3, 3, 3), A = c(13, 1, 13, 11, 12, 12))

DT
   ID  A
1:  1 13
2:  1  1
3:  2 13
4:  3 11
5:  3 12
6:  3 12

我所期望的结果是dplyr行话中的简单拆分应用联合收割机，将是：

DT
   ID  A B
1:  1 13 1
2:  1  1 1
3:  2 13 1
4:  3 11 0
5:  3 12 0
6:  3 12 0

我的想法是按照

DT[A==13，B:=1][，B:=max（B，na.rm=TRUE），by='ID']

的思路做一些事情，这有点可行，但对于观察值不等于13的组，会产生一些

-Inf

值。有更好的方法吗

---

在split-apply-combine框架中，我将从DT[a==13，B:=1，by='ID']开始，然后执行左连接，但希望尽可能以

data.table

的方式执行。谢谢

如果“a”中有任何等于13的

值，我们可以使用“ID”分组来赋值（
：=
）

library(data.table)
DT[,  B := +(any(A == 13)), ID]

或者在%

DT[, B := +(13 %in% A), ID]
DT
#   ID  A B
#1:  1 13 1
#2:  1  1 1
#3:  2 13 1
#4:  3 11 0
#5:  3 12 0
#6:  3 12 0