使用派生列名对R中的data.table进行动态聚合

我有不同列类型的data.table

我不知道以前的列名，我只想为某些类型的列（例如，数字）生成聚合。如何使用data.table实现这一点

例如，考虑下面的代码：

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'),num1=c(1,3,6), num2=1:9)

---

您可以使用

.SDcols

参数来实现它。参见示例

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DoSomething <- function(dt) {
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt[, list(sum(.SD[[1]]), mean(.SD[[2]])), by = chrCols, .SDcols = numCols]
}

DoSomething(dt)

require（data.table）
dt您可以使用
.SDcols
参数来实现它。参见示例

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DoSomething <- function(dt) {
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt[, list(sum(.SD[[1]]), mean(.SD[[2]])), by = chrCols, .SDcols = numCols]
}

DoSomething(dt)

require（data.table）
dt您可以使用
.SDcols
参数来实现它。参见示例

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DoSomething <- function(dt) {
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt[, list(sum(.SD[[1]]), mean(.SD[[2]])), by = chrCols, .SDcols = numCols]
}

DoSomething(dt)

require（data.table）
dt您可以使用
.SDcols
参数来实现它。参见示例

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DoSomething <- function(dt) {
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt[, list(sum(.SD[[1]]), mean(.SD[[2]])), by = chrCols, .SDcols = numCols]
}

DoSomething(dt)

require（data.table）
djhurio为你的问题提供了一个很好的解决方案

数据中的
.SD
和
.SDcols
。表
给出了您想要的

如果在不同的列之间执行相同的计算，可以尝试以下代码

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DTfunction <- function(dt){
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt <- dt[, lapply(.SD, mean), by = (chrCols), .SDcols = (numCols)]
}

require（data.table）
djhurio为你的问题提供了一个很好的解决方案

数据中的
.SD
和
.SDcols
。表
给出了您想要的

如果在不同的列之间执行相同的计算，可以尝试以下代码

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DTfunction <- function(dt){
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt <- dt[, lapply(.SD, mean), by = (chrCols), .SDcols = (numCols)]
}

require（data.table）
djhurio为你的问题提供了一个很好的解决方案

数据中的
.SD
和
.SDcols
。表
给出了您想要的

如果在不同的列之间执行相同的计算，可以尝试以下代码

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DTfunction <- function(dt){
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt <- dt[, lapply(.SD, mean), by = (chrCols), .SDcols = (numCols)]
}

require（data.table）
djhurio为你的问题提供了一个很好的解决方案

数据中的
.SD
和
.SDcols
。表
给出了您想要的

如果在不同的列之间执行相同的计算，可以尝试以下代码

require(data.table)

dt <- data.table(ch=c('a','b','c'), num1=c(1,3,6), num2=1:9)

DTfunction <- function(dt){
    numCols <- names(dt)[sapply(dt, is.numeric)]
    chrCols <- names(dt)[sapply(dt, is.character)]
    dt <- dt[, lapply(.SD, mean), by = (chrCols), .SDcols = (numCols)]
}

require（data.table）
请检查你的密码。
by
对于
lappy
和
mean
都没有论证。我猜他的意思是，
dt[，lappy（.SD，mean），by=chrCols，.SDcols=（numCols）]
@GopalakrishnaPalem true。在本例中，
DTfunction
返回
NULL
。请检查您的代码。
by
对于
lappy
和
mean
都没有论证。我猜他的意思是，
dt[，lappy（.SD，mean），by=chrCols，.SDcols=（numCols）]
@GopalakrishnaPalem true。在本例中，
DTfunction
返回
NULL
。请检查您的代码。
by
对于
lappy
和
mean
都没有论证。我猜他的意思是，
dt[，lappy（.SD，mean），by=chrCols，.SDcols=（numCols）]
@GopalakrishnaPalem true。在本例中，
DTfunction
返回
NULL
。请检查您的代码。
by
对于
lappy
和
mean
都没有论证。我猜他的意思是，
dt[，lappy（.SD，mean），by=chrCols，.SDcols=（numCols）]
@GopalakrishnaPalem true。在本例中，
DTfunction
返回
NULL
。效果很好。我将研究这个.SD工作。感谢您指出了正确的方向。快速跟进问题：如何保留
dt[，]
之后的所有列。我在dt中还有其他因子列在此之后丢失。@GopalakrishnaPalem，您希望如何查看它们？通过变量作为
？正常。问题就在这里。My dt由四列{num1、num2、ch、fac1}组成，类型为{numeric、numeric、character、factor}。我的问题是——比方说，我需要在所有数字上加+1，其他的都保持不变。因此，这是一种转变。现在多亏了你的.SDcols技巧，我可以使用
dt[，lapply（.SD，函数（x）x+1），.SDcols=c（'num1'，'num2'）]
给我的所有数字加上+1。在这个特殊的例子中，我没有使用
by
，因为它不是一个聚合（下一步我必须这样做）。但是在这个增量之后，输出中没有更多的ch或fac1列可供聚合。任何提示，请。@GopalakrishnaPalem有一个解决方案。最好是你能就此提出一个新问题，因为如果当前的问题效果很好，它就超出了范围。我将研究这个.SD工作。感谢您指出了正确的方向。快速跟进问题：如何保留
dt[，]
之后的所有列。我在dt中还有其他因子列在此之后丢失。@GopalakrishnaPalem，您希望如何查看它们？通过变量作为
？正常。问题就在这里。My dt由四列{num1、num2、ch、fac1}组成，类型为{numeric、numeric、character、factor}。我的问题是——比方说，我需要在所有数字上加+1，其他的都保持不变。因此，这是一种转变。现在多亏了你的.SDcols技巧，我可以使用
dt[，lapply（.SD，函数（x）x+1），.SDcols=c（'num1'，'num2'）]
给我的所有数字加上+1。在这个特殊的例子中，我没有使用
by
，因为它不是一个聚合（下一步我必须这样做）。但是在这个增量之后，输出中没有更多的ch或fac1列可供聚合。任何提示，请。@GopalakrishnaPalem有一个解决方案。最好是你能就此提出一个新问题，因为如果当前的问题效果很好，它就超出了范围。我将研究这个.SD工作。感谢您指出了正确的方向。快速跟进问题：如何保留
dt[，]
之后的所有列。我在dt中还有其他因子列在此之后丢失。@GopalakrishnaPalem，您希望如何查看它们？通过变量作为
？正常。问题就在这里。My dt由四列{num1、num2、ch、fac1}组成，类型为{numeric、numeric、character、factor}。我的问题是——比方说，我需要在所有数字上加+1，其他的都保持不变。因此，这是一种转变。现在多亏了你的.SDcols技巧，我可以使用
dt[，lapply（.SD，函数（x）x+1），.SDcols=c（'num1'，'num2'）]
给我的所有数字加上+1。