过滤多个R data.table列以消除异常值

我想消除高于或低于2个标准差的离群值，对于许多具有类似名称的变量（太多，无法在代码中单独指定）

库（data.table）
irisdt 2）}]
#这部分起作用，但会发生变化
irisdt[，（myCols）：=lapply（myCols，function（x）{（scale（irisdt[[x]]）<-2 | scale（irisdt[[x]]）>2）}
#如何创建新变量，例如“Sepal.Length.Outlier”？
myOutlierCols我想这达到了目标：

irisdt[, keep := 
  as.logical(do.call(pmin, lapply(.SD, function(x) abs(scale(x)) <= 2)))
, .SDcols = myCols]

res = irisdt[(keep), !"keep"]

     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
  1:          5.1         3.5          1.4         0.2    setosa
  2:          4.9         3.0          1.4         0.2    setosa
  3:          4.7         3.2          1.3         0.2    setosa
  4:          4.6         3.1          1.5         0.2    setosa
  5:          5.0         3.6          1.4         0.2    setosa
 ---                                                            
135:          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
136:          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
137:          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
138:          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
139:          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

irisdt[，keep:=
as.logical（do.call）（pmin，lapply（.SD，function（x）abs（scale（x））我想这达到了目标：

irisdt[, keep := 
  as.logical(do.call(pmin, lapply(.SD, function(x) abs(scale(x)) <= 2)))
, .SDcols = myCols]

res = irisdt[(keep), !"keep"]

     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
  1:          5.1         3.5          1.4         0.2    setosa
  2:          4.9         3.0          1.4         0.2    setosa
  3:          4.7         3.2          1.3         0.2    setosa
  4:          4.6         3.1          1.5         0.2    setosa
  5:          5.0         3.6          1.4         0.2    setosa
 ---                                                            
135:          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
136:          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
137:          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
138:          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
139:          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

irisdt[，keep:=
as.logical（do.call）（pmin，lappy（.SD，function（x）abs（scale（x））感谢您提供了非常简洁明了的答案。它比我所采用的方法要好得多！我正试图修改它，用NA替换所有值abs（scale（x））>=2。以下是我的尝试（不起作用）：irisdt[，（myCols）：=lappy（.SD，function（x）（if（as.logical）（do.call（pmin，lappy（.SD，function（x）abs（scale（x））这也不能用来替换单元格：irisdt[，（myCols）：=lappy（.SD，function（x）{if（abs（scale（x））@KayleSawyer我不确定我是否明白。如果你只是使用
lappy
部分，它应该给出一个列列表（而不是折叠为一列）。您可以将函数更改为类似于
replace（x，condition，NA）
或
{is.NA（x）的形式来解释它，谢谢。replace（）函数很棒。这是非常有用的代码，我可以修改。感谢您提供了非常简洁明了的答案。这比我使用的方法要好得多！我正在尝试修改它以替换所有值（scale（x））>=2和NA。这是我的尝试（不起作用）：irisdt[，（myCols）：=lappy（.SD，函数（x）（if）（as.logical）（do.call）（pmin，lappy（.SD，函数（x）abs（scale（x）），这也不能替代单元格：irisdt[，（myCols）：=lappy（.SD，函数（x）{if（abs）（scale（x））@KayleSawyer我不确定我是否理解。如果你只是使用
lappy
部分，它应该会给出一个列列表（而不是折叠成一列）。你可以将函数更改为类似
replace（x，condition，NA）
或
{is.NA（x），这就解释了它，谢谢。replace（）函数很棒。我可以修改这段非常有用的代码。
irisdt[, keep := 
  as.logical(do.call(pmin, lapply(.SD, function(x) abs(scale(x)) <= 2)))
, .SDcols = myCols]

res = irisdt[(keep), !"keep"]

     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
  1:          5.1         3.5          1.4         0.2    setosa
  2:          4.9         3.0          1.4         0.2    setosa
  3:          4.7         3.2          1.3         0.2    setosa
  4:          4.6         3.1          1.5         0.2    setosa
  5:          5.0         3.6          1.4         0.2    setosa
 ---                                                            
135:          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
136:          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
137:          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
138:          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
139:          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

library(data.table)

mynewCols = paste0(myCols,"_outly")
irisdt[, (mynewCols) := 
  lapply(.SD, function(x) replace(x, abs(scale(x)) <= 2, NA))
, .SDcols = myCols]