R Data.table按多个列组列出的行平均值

我有一个包含n列的data.table。每三个连续列代表三份样本。因此，我想对data.table中的每3列应用一个按行（mean、sd或a）计算的函数（三重数据中有多少个大于0）。要清楚，行不是组，列是分组的。我假设这涉及到.SDcols，但我找不到一个明确的例子，说明人们使用多个列组进行此操作。我可以转置它，但我想看看是否有一种简单的方法可以做到这一点，而不必来回翻转data.table。 以下是一些不起作用的示例代码：

DT<-data.table(v0=1:100, v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), 
               v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100), 
               v6=rnorm(100))
vec<-names(DT[,2:length(DT)])  
vecls<-split(vec, rep(1:(length(vec)/3), each = 3))

DT[,.(Mean = rowMeans(.SD)), by=V0, .SDcols=vecls] 

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DT一个选项是使用
split.default

DT[, lapply(split.default(.SD, as.integer(gl(length(vec), 3, length(vec)))), 
                   rowMeans), .SDcols = vec]

好的，这几乎可以完美地工作，如果我想将其更改为自定义函数（count instances>0），那么输出会有点混乱
DT[，lappy（split.default（.SD，gl（ncol（.SD），3，ncol（.SD））），函数（x）行和（x>0）），.SDcols=v1:v6]
它最终为所有原始列生成列。前2列是正确的，但后4列仅为0。我想我可以直接删除它，但我希望它能“正常工作”。@TBP我得到一个2列输出，就像在这个解决方案中一样
DT[，lappy（split.default（.SD，as.integer（gl（length（vec），3，length（vec））），函数（x）行和（x>0）），.SDcols=vec]