Przypisz wiele kolumn używając: = in data.tabela z podziałem na grupy

Jaki jest najlepszy sposób przypisania do wielu kolumn za pomocą data.table? Na przykład:

f <- function(x) {c("hi", "hello")}
x <- data.table(id = 1:10)

Chciałbym zrobić coś takiego (oczywiście ta składnia jest niepoprawna):

x[ , (col1, col2) := f(), by = "id"]

I aby to rozszerzyć, mogę mieć wiele kolumn z nazwami przechowywanymi w zmiennej (powiedzmy col_names) i chciałbym zrobić:

x[ , col_names := another_f(), by = "id", with = FALSE]

Jaki jest prawidłowy sposób, aby zrobić coś takiego?

Author: vkehayas, 2012-07-27

2 answers

To działa teraz w wersji 1.8.3 na R-Forge. Dzięki za podkreślenie!

x <- data.table(a = 1:3, b = 1:6) 
f <- function(x) {list("hi", "hello")} 
x[ , c("col1", "col2") := f(), by = a][]
#    a b col1  col2
# 1: 1 1   hi hello
# 2: 2 2   hi hello
# 3: 3 3   hi hello
# 4: 1 4   hi hello
# 5: 2 5   hi hello
# 6: 3 6   hi hello

x[ , c("mean", "sum") := list(mean(b), sum(b)), by = a][]
#    a b col1  col2 mean sum
# 1: 1 1   hi hello  2.5   5
# 2: 2 2   hi hello  3.5   7
# 3: 3 3   hi hello  4.5   9
# 4: 1 4   hi hello  2.5   5
# 5: 2 5   hi hello  3.5   7
# 6: 3 6   hi hello  4.5   9 

mynames = c("Name1", "Longer%")
x[ , (mynames) := list(mean(b) * 4, sum(b) * 3), by = a]
#     a b col1  col2 mean sum Name1 Longer%
# 1: 1 1   hi hello  2.5   5    10      15
# 2: 2 2   hi hello  3.5   7    14      21
# 3: 3 3   hi hello  4.5   9    18      27
# 4: 1 4   hi hello  2.5   5    10      15
# 5: 2 5   hi hello  3.5   7    14      21
# 6: 3 6   hi hello  4.5   9    18      27


x[ , mynames := list(mean(b) * 4, sum(b) * 3), by = a, with = FALSE][] # same
#    a b col1  col2 mean sum Name1 Longer%
# 1: 1 1   hi hello  2.5   5    10      15
# 2: 2 2   hi hello  3.5   7    14      21
# 3: 3 3   hi hello  4.5   9    18      27
# 4: 1 4   hi hello  2.5   5    10      15
# 5: 2 5   hi hello  3.5   7    14      21
# 6: 3 6   hi hello  4.5   9    18      27

x[ , get("mynames") := list(mean(b) * 4, sum(b) * 3), by = a][]  # same
#    a b col1  col2 mean sum Name1 Longer%
# 1: 1 1   hi hello  2.5   5    10      15
# 2: 2 2   hi hello  3.5   7    14      21
# 3: 3 3   hi hello  4.5   9    18      27
# 4: 1 4   hi hello  2.5   5    10      15
# 5: 2 5   hi hello  3.5   7    14      21
# 6: 3 6   hi hello  4.5   9    18      27

x[ , eval(mynames) := list(mean(b) * 4, sum(b) * 3), by = a][]   # same
#    a b col1  col2 mean sum Name1 Longer%
# 1: 1 1   hi hello  2.5   5    10      15
# 2: 2 2   hi hello  3.5   7    14      21
# 3: 3 3   hi hello  4.5   9    18      27
# 4: 1 4   hi hello  2.5   5    10      15
# 5: 2 5   hi hello  3.5   7    14      21
# 6: 3 6   hi hello  4.5   9    18      27
 122
Author: Matt Dowle,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-08-01 16:45:38

Poniższe skróty mogą być przydatne. Wszystkie zasługi należą do Andrew Brooksa, a konkretnie do tego artykułu .

dt[,`:=`(avg=mean(mpg), med=median(mpg), min=min(mpg)), by=cyl]
 13
Author: Gerry,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2018-04-01 11:37:02