R 按组变量高效地扩展data.table中的网格

我想从

data.table

创建一个扩展网格。用于创建扩展网格的向量由分组变量定义

这将是我的示例数据集：

库（data.table）
dt_样本组值
#>1:a
#>2:a-B
#>3:AC
#>4:a-D
#>5:BE
#>6:df

我希望实现以下目标：

##如果可能的话，我想要一种自动的一步方法
a 3:C E F
#>4:def

由（v0.3.0）于2020年1月13日创建

---

我已经想到了一些方法来完成前面的工作，使用

dcast

或

for

循环。但是，我觉得在

data.table

中可以更有效地完成这项工作。欢迎提供任何建议。

您可以使用和执行以下操作：

---

您可以使用和执行以下操作：

---

这个例子似乎很直截了当，因为

a

组中的因子数量是其他组中因子数量的倍数，但是如果（比如）b有三个因子，你认为会发生什么呢？@r2evans这就是我问的原因。MkWTF使用

split

的答案似乎非常简单和通用。老实说，我以前不知道

split

函数。这个例子似乎很简单，因为

a

组中的因子数是其他组中因子数的倍数，但是如果（假设）

b

有三个因子，你认为会发生什么呢？@r2evans这就是我问的原因。MkWTF使用

split

的答案似乎非常简单和通用。老实说，我以前不知道

split

函数。非常感谢！我不知道

split

函数。调用可以包含在

数据表中

上下文也

dt_示例[，do.call（CJ，split（value，group））]

非常感谢！我不知道

split

函数。调用可以包含在

数据表中

上下文中也可以

dt_示例[，do.call（CJ，split（value，group））]

do.call(CJ, split(dt_sample$value, dt_sample$group))