R如何根据.SD中rollapplyr的结果向data.table添加多列（：=）

我正在尝试向大型data.table中添加一些列，这些列基于由唯一标识符拆分的滚动计算

基于此，我已生成此声明：

alldefaults[,`:=`(.SD[,list(obsPaymentDownMax24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,max,partial=TRUE) 
                       ,obsPaymentDownAvg24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,mean,partial=TRUE)
                       ,obsPaymentDownMax12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,max,partial=TRUE)
                       ,obsPaymentDownAvg12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,mean,partial=TRUE))]),by=OriginalApplicationID]

它会产生一个错误

Error in `[.data.table`(alldefaults, , `:=`(.SD[, list(obsPaymentDownMax24m = rollapplyr(obsPaymentsDown,  : 
  In `:=`(col1=val1, col2=val2, ...) form, all arguments must be named.

当我在没有函数

：=

的情况下运行它时，命名为的函数工作得很好，但它是一个新的数据集，然后需要重新连接它。

在.SD中插入赋值

alldefaults[,.SD[,`:=`(list(obsPaymentDownMax24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,max,partial=TRUE) 
                        ,obsPaymentDownAvg24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,mean,partial=TRUE)
                        ,obsPaymentDownMax12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,max,partial=TRUE)
                        ,obsPaymentDownAvg12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,mean,partial=TRUE)))],by=OriginalApplicationID]

产生此错误

Error in `[.data.table`(.SD, , `:=`(list(obsPaymentDownMax24m = rollapplyr(obsPaymentsDown,  : 
  .SD is locked. Using := in .SD's j is reserved for possible future use; a tortuously flexible way to modify by group. Use := in j directly to modify by group by reference.

我错过了一个让这个更新生效的诀窍吗

PS-不确定这是否是一个足够大的问题，需要一个可复制的示例，因为它似乎主要面向语法，并且很容易指出该语句应该是什么。此外，如果有人建议再次加快速度，我将非常感激

我猜测（猜测，因为问题的形式不正确，这可能就是你被否决的原因）你想这样做：

alldefaults[,`:=`(obsPaymentDownMax24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,max,partial=TRUE) 
                 ,obsPaymentDownAvg24m=rollapplyr(obsPaymentsDown,24,mean,partial=TRUE)
                 ,obsPaymentDownMax12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,max,partial=TRUE)
                 ,obsPaymentDownAvg12m=rollapplyr(obsPaymentsDown,12,mean,partial=TRUE)),by=OriginalApplicationID]

-1.那就举个简单的例子吧。例如，如果您仅在一个rollappyr中看到此行为，则不需要显示四个。