r - 在不使用 apply 的情况下从 data.table 行创建向量

Question

假设我想在 data.table 中创建一列，其中每行中的值等于同一行中其他三个单元格中值的标准差。例如，如果我做

DT <- data.table(a = 1:4, b = c(5, 7, 9, 11), c = c(13, 16, 19, 22), d = c(25, 29, 33, 37))
DT
   a  b  c  d
1: 1  5 13 25
2: 2  7 16 29
3: 3  9 19 33
4: 4 11 22 37

我想添加一列，其中包含每一行的 a、b 和 d 的标准差，如下所示:

   a  b  c  d abdSD
1: 1  5 13 23 12.86
2: 2  7 16 27 14.36
3: 3  9 19 31 15.87
4: 4 11 22 35 17.39

我当然可以编写一个 for 循环或使用一个应用函数来计算它。不幸的是，我真正想做的事情需要应用于数百万行，而不是像计算标准偏差那样简单的函数，并且需要在几分之一秒内完成，所以我真的需要一个矢量化解决方案。我想写类似的东西

DT[, abdSD := sd(c(a, b, d))]

但不幸的是，这并没有给出正确的答案。是否有任何 data.table 语法可以从同一行中的不同值创建一个向量，并使该向量可用于填充该行中新单元格的函数？任何帮助将不胜感激。 @阿伦

Answer 1

根据您的数据大小，您可能希望将数据转换为长格式，然后按如下方式计算结果:

complexFunc <- function(x) sd(x)

cols <- c("a", "b", "d")
rowres <- melt(DT[, rn:=.I], id.vars="rn", variable.factor=FALSE)[, 
    list(abdRes=complexFunc(value[variable %chin% cols])), by=.(rn)]
DT[rowres, on=.(rn)]

或者如果你的复杂函数有 3 个参数，你可以做类似的事情

DT[, abdSD := mapply(complexFunc, a, b, d)]