r data.table-使用字符串从n列创建汇总列

我想求和的data.table中有som数据。下面提供了一个简单的例子。我从（变量）n列（char）和一些组变量开始

我可以事先将它们（在我的示例中是nsk变量）转换为数字/整数，如果这样做的话。我希望能够使用一串columnames来创建一个新列，它是这些列的总和（nsk1-nsk3）并处理NA:s。我如何以合理的方式做到这一点

library(data.table)

x <- data.table(a    = c("GrpA", "GrpB"),
                nsk1 = c("1","3"),
                nsk2 = c(NA,"1"),
                nsk3 = c("3", "4"))

ClNamesStr <- colnames(x)
ClNamesStr <- ClNamesStr[grepl("^nsk", ClNamesStr)]

nskStrSum <- paste(ClNamesStr, collapse = "),as.numeric(")
nskStrSum <- paste("as.numeric(", nskStrSum, "), na.rm = TRUE")

所需的输出如下：

a    nsk1 nsk2 nsk3 nsk0
GrpA    1   NA    3    4
GrpB    3    1    4    8

还有一条路要走

x[, nsk0 := rowSums(sapply(.SD, function(i) as.numeric(i)), na.rm=TRUE),
  .SDcols=grep("^nsk", names(x)), by = a]

返回

x
      a nsk1 nsk2 nsk3 othr nsk0
1: GrpA    1   NA    3    a    4
2: GrpA    3    1    4    b    8

sapply

运行所选变量，将每个变量转换为数字并返回矩阵。该矩阵被传递到

rowSums

，它对每行中的值求和，并忽略

NA

s

.SD

是选择data.table的缩写（除了“by”中包含的变量）。但是，使用

.SDcols

以及

grep

在其中选择变量

某些data.Tabler可能不喜欢此解决方案，因为它会将一些数据转换为矩阵。但是，这种转换在您的情况下可能是必要的

我添加了一个额外的“讨厌”变量，以表明它可以工作

数据

x <- data.table(a    = c("GrpA", "GrpA"),
                nsk1 = c("1","3"),
                nsk2 = c(NA,"1"),
                nsk3 = c("3", "4"), 
                othr = letters[1:2])

---

x在将“NA”替换为0后，我们可以尝试使用
Reduce

i1 <- grep("nsk", names(x))
x[, nsk0 := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) 
       as.numeric(replace(x, is.na(x), 0)))), .SDcols = i1]
x
#      a nsk1 nsk2 nsk3 othr nsk0
#1: GrpA    1   NA    3    a    4
#2: GrpA    3    1    4    b    8

i1thx@lmo-意识到我可能已经让我的例子变得简单了。我还有其他列不是组变量，但不应该进行总结。ofc，我想我也可以按它们分组？你是想把一组变量逐行求和吗？请在问题中包括您想要的输出。当然-如果我用纯文本编写它，它可以工作，但是我需要从提取的colname生成sum表达式字符串，而这部分对于编辑来说也是不工作的。我猜你在那里做了什么，但在此之前没有想过与grep一起使用.SDcols，这是一个很好的接触。
i1 <- grep("nsk", names(x))
x[, nsk0 := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) 
       as.numeric(replace(x, is.na(x), 0)))), .SDcols = i1]
x
#      a nsk1 nsk2 nsk3 othr nsk0
#1: GrpA    1   NA    3    a    4
#2: GrpA    3    1    4    b    8