加上一句「；“总体”；使用data.table创建data.frame时忽略by=x的行

我正在创建data.frames，它使用data.table按不同时间段（星期几、一天中的时间等）汇总列

使用by=x，显然很容易得到（比如）每天的平均销售额。但是，我也希望第一行包含每种产品的总体销售平均值

例如：

   DayofWeek    Sales
    Sunday  -0.32632766
    Sunday  -1.39525094
    Sunday  -0.17669726
    Sunday  0.85023421
    Sunday  0.86486582
    Monday  -0.09989301
    Monday  0.76727639
    Monday  -1.67428010
    Tuesday 0.07731930
    Tuesday -0.49833578
    Tuesday -1.30299674
    Tuesday 0.15315193

（这是dput（）：

我能做到

mysample.dt<-as.data.table(sample)

mysales.day<-mysample.dt[,list(MeanSales=mean(Sales)),by=DayofWeek]

然后我可以不使用by=x来运行上面的计算，得到一个整体平均值，然后将这两个data.frames组合在一起

然而，在我最初的论点中有没有办法做到这一点

因此，输出为：

DayofWeek   MeanSales
Overall     0.02642795
Sunday      -0.03663517
Monday      -0.33563224
Tuesday     -0.39271532
Wednesday   -0.26611608
Thursday    -0.31129511
Friday      -0.14137063
Saturday    1.27940885

---

无需分两步创建？

我不确定这是否符合一步解决方案的要求

rbind(mysample.dt[, list(DayofWeek = "Overall", MeanSales = mean(Sales))],
      mysample.dt[, list(MeanSales = mean(Sales)), by = DayofWeek])

---

我认为你不可能一步就做到这一点。哇，我想这可能是你第一次告诉我做不到的事情。：）这似乎是不可能的-我无法预见一种方法可以暂时忽略by=x，这就是必须发生的事情。你认为data.table是我最好的方法吗？当然，你可以把这两个步骤都封装在一个函数中，但是计算分组平均数和总体平均数需要不同的算法，这意味着你需要两个步骤。你现在可以使用如下方法：

restrape2:：dcast（dt，DayofWeek~，value.var=“Sales”，margins=TRUE，fun=mean）

如果您绝对需要避免两个步骤。不过，在大数据方面，速度会很慢

dcast.data.table

还没有

margins

参数。完成后，速度会快得多。

DayofWeek   MeanSales
Overall     0.02642795
Sunday      -0.03663517
Monday      -0.33563224
Tuesday     -0.39271532
Wednesday   -0.26611608
Thursday    -0.31129511
Friday      -0.14137063
Saturday    1.27940885

rbind(mysample.dt[, list(DayofWeek = "Overall", MeanSales = mean(Sales))],
      mysample.dt[, list(MeanSales = mean(Sales)), by = DayofWeek])