R 基于键控行的聚合返回行的子集

我想根据行子集上的聚合函数，在每个子集中的R中对数据表进行子集划分。例如，对于每个键，返回大于仅为子集中的行计算的字段平均值的所有值。例如：

library(data.table)
t=data.table(Group=rep(c(1:5),each=5),Detail=c(1:25))
setkey(t,'Group')
library(foreach)
library(dplyr)

ret=foreach(grp=t[,unique(Group)],.combine=bind_rows,.multicombine=T) %do% 
  t[Group==grp&Detail>t[Group==grp,mean(Detail)],]
#        Group Detail
# 1:     1      4
# 2:     1      5
# 3:     2      9
# 4:     2     10
# 5:     3     14
# 6:     3     15
# 7:     4     19
# 8:     4     20
# 9:     5     24
#10:     5     25

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问题是，是否可以使用data.table功能简洁地编码最后两行？抱歉，如果这是重复的话，我也在努力解释让google/stackoverflow找到它的确切目标。

使用.SD函数可以工作。我不知道，谢谢：

dt[, .SD[Detail > mean(Detail)], by = Group] 

也可以工作，但性能有所提高：

indx <- dt[, .I[Detail > mean(Detail)], by = Group]$V1 ; dt[indx]

indx平均值（细节）]，by=组]$V1；dt[indx]

dt[，.SD[细节>平均值（细节）]，by=Group]

可能吗？（我将

t

重命名为

dt

，因为

t

是R中的一个函数）。你也可以做

indx-mean（Detail）]，by=Group]$V1；dt[indx]

为了获得一些性能，KS David，是的，我没有真正运行代码，只是编写了一个示例（t作为转置）。我检查了你的答案，看起来很棒。使用

data.table

v>=1.9.7，你也可以进行非等联接，例如

res V1]