R 减去列对

我有一个包含成对列的数据表：

set.seed(1) 
dt <- data.table(a1 = round(runif(3),1), a2 = round(runif(3),1), a3 =round(runif(3),1),
                 b1 = round(runif(3),1), b2 = round(runif(3),1), b3 =round(runif(3),1))

n<-2
cols <- paste0(rep(letters[1:2], n),rep(1:n,each=2))
"a1" "b1" "a2" "b2"

现在我想定义列的子集：

set.seed(1) 
dt <- data.table(a1 = round(runif(3),1), a2 = round(runif(3),1), a3 =round(runif(3),1),
                 b1 = round(runif(3),1), b2 = round(runif(3),1), b3 =round(runif(3),1))

n<-2
cols <- paste0(rep(letters[1:2], n),rep(1:n,each=2))
"a1" "b1" "a2" "b2"

我的目标与上一篇文章类似： , 因此，我尝试了以下方法：

myNames <- paste0("ab_", seq(n))
dt[, (myNames):=lapply(1:(ncol(.SD)/2), 
                       function(x) (.SD[2*(x-1)+1]-.SD[2*(x-1)+2])), .SDcols=cols][]

---

myNames
.SD
也是一个
数据表。您必须使用
[[
来子集列（或使用
[，j，with=FALSE]
）。因此：
函数（x）（.SD[[2*（x-1）+1]-.SD[[2*（x-1）+2]]
将适用于您的情况。当您使用单个
[
，它实际上是从
.SD
中子集一行而不是一列（就像一个普通的
数据表发生的情况一样。
.SD
也是一个
数据表。
。你必须使用
[
来子集一列（或者使用
[，j，with=FALSE]
）。因此：
函数（x）（.SD[[2*（x-1）+1]-.SD[[2*（x-1）+2]]
将适用于你的情况。当你使用单个
[
，它实际上是将
.SD
中的一行而不是一列子集（就像正常的
数据.table
所发生的情况一样）。
如果列的顺序不同，访问列的算法看起来相当复杂，而且很脆弱

通过将数据从宽型改为长型，可以简化计算。长型数据是同时熔化两个测量柱的结果

cols <- c("a", "b")
melt(dt, measure.vars = patterns(cols), value.name = cols)]

现在，只需要计算列
a
和
b
之间的差异。最后，可以将结果重新调整为宽格式（在过滤所需对之后）

如果将所有零件放在一起，则会变成

# reshape from wide to long format with two measure variables
melt(dt, measure.vars = patterns(cols), value.name = cols)[
  # calculate differences
  , ab := a - b][
    # select pairs of interest
    variable %in% 1:2, 
    # reshape from long to wide format
    dcast(.SD, rowid(variable) ~ paste0("ab", variable), value.var = "ab")][
      # drop row id
      , -"variable"]

访问列的算法看起来相当复杂，如果列的顺序不同，那么它就很脆弱

通过将数据从宽型改为长型，可以简化计算。长型数据是同时熔化两个测量柱的结果

cols <- c("a", "b")
melt(dt, measure.vars = patterns(cols), value.name = cols)]

现在，只需要计算列
a
和
b
之间的差异。最后，可以将结果重新调整为宽格式（在过滤所需对之后）

如果将所有零件放在一起，则会变成

# reshape from wide to long format with two measure variables
melt(dt, measure.vars = patterns(cols), value.name = cols)[
  # calculate differences
  , ab := a - b][
    # select pairs of interest
    variable %in% 1:2, 
    # reshape from long to wide format
    dcast(.SD, rowid(variable) ~ paste0("ab", variable), value.var = "ab")][
      # drop row id
      , -"variable"]

很好！谢谢@mt1022，这正是我要找的。@mt1022：把你的评论升级为答案怎么样？显然，这对我来说比你更有用，但也可能对其他人更有用？无论如何，谢谢你的解释！请附加
[]
以打印结果，即
dt[，（myNames）：=lapply（1:（ncol（.SD）/2），function（x）（.SD[2*（x-1）+1]-.SD[2*（x-1）+2]），.SDcols=cols][
Nice！谢谢@mt1022这就是我要找的。@mt1022:把你的评论推广到一个答案怎么样？显然对我来说比对你更有帮助，但也可能对其他人有帮助？无论如何，谢谢你的解释！请附加
[]
打印结果，即，
dt[，（myNames）：=lappy（1:（ncol（.SD）/2），函数（x）（.SD[2*（x-1）+1]-.SD[2*（x-1）+2]），.SDcols=cols][]