R 将data.table中的系数级别分组

我试图在

data.table

中组合因子级别，不知道是否有一种

data.table

-y方法可以这样做

例如：

DT = data.table(id = 1:20, ind = as.factor(sample(8, 20, replace = TRUE)))

我想说类型1，3，8属于A组；B组2例，4例；C组为5,6,7

以下是我一直在做的事情，在问题的完整版本中，这是相当缓慢的：

DT[ind %in% c(1, 3, 8), grp := as.factor("A")]
DT[ind %in% c(2, 4), grp := as.factor("B")]
DT[ind %in% c(5, 6, 7), grp := as.factor("C")]

另一种方法，由相关问题提出，我想是这样翻译的：

DT[ , grp := ind]
levels(DT$grp) = c("A", "B", "A", "B", "C", "C", "C", "A")

或者（考虑到我有65个底层组和18个聚合组，这感觉有点整洁）

DT[，grp:=ind]
lev更新：
我最近学到了一种更简单的方法，可以从问题中重新关联因子水平，并更仔细地阅读
？水平。无需合并、对应表等。只需将命名的
列表
传递到
级别
：

levels(DT$ind) = list(A = c(1, 3, 8), B = c(2, 4), C = 5:7)


原始答复：
根据@Arun的建议，我们可以选择将通信创建为一个单独的
数据表，然后将其连接到原始：

match_dt = data.table(ind = as.factor(1:12),
                      grp = as.factor(c("A", "B", "A", "B", "C", "C",
                                        "C", "A", "D", "E", "F", "D")))
setkey(DT, ind)
setkey(match_dt, ind)
DT = match_dt[DT]

我们也可以这样做（我认为是这样），更可读的方式，像这样（边际速度成本）：
级别
match_dt = data.table(ind = as.factor(1:12),
                      grp = as.factor(c("A", "B", "A", "B", "C", "C",
                                        "C", "A", "D", "E", "F", "D")))
setkey(DT, ind)
setkey(match_dt, ind)
DT = match_dt[DT]

levels <- letters[1:12]
levels[c(1, 3, 8)] <- "A"
levels[c(2, 4)] <- "B"
levels[5:7] <- "C"
levels[c(9, 12)] <- "D"
levels[10] <- "E"
levels[11] <- "F"
match_dt <- data.table(ind = as.factor(1:12),
                       grp = as.factor(levels))
setkey(DT, ind)
setkey(match_dt, ind)
DT = match_dt[DT]