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我真的很抱歉问这个愚蠢的问题,但我不明白出了什么问题。我有一个数据集,我将其转换为 data.table 对象:
#generate 100,000 ids associated to a group in a data-set called base
id=c(1:100000)
group=sample(c(1:5),100000,TRUE)
base=cbind(id,group)
base=as.data.table(base)
我通过计算做了一个基本分组,得到分组的行数,结果表仍然包含相同的行数
counting=base[,COUNT:= .N, by = group]
nrow(counting)
#100000
我错过了什么? data.table 中是否有一个选项可以解决我的问题?
最佳答案
接受 akrun 的评论,我决定提供一个答案。您似乎不确定如何汇总数据并感到困惑。首先,关于构建数据集的一点:
set.seed(123)
id = c(1:100000)
group = sample(c(1:5),100000,TRUE)
base = data.frame(id,group)
setDT(base)
base
id group
1: 1 2
2: 2 4
3: 3 3
4: 4 5
5: 5 5
....
当您在多个向量上使用 cbind()
时,它们会被强制转换为同一个类以生成矩阵。更安全的方法是使用 data.frame()
,它允许混合列类。而且,如果你有一个data.frame,你可以通过setDT
的引用把它变成一个data.table,而不需要分配结果。
添加一个新列。您的代码基本上是在 data.table 对象中添加一个新列。当您使用 :=
时,您正在执行与 dplyr
或 transform()
中的 mutate()
等效的操作基数 R,有一个重要区别。使用:=
,该列通过引用添加到data.table中,因此无需分配结果。
base[, COUNT := .N, by = group]
base
id group COUNT
1: 1 2 20099
2: 2 4 19934
3: 3 3 20001
4: 4 5 19933
5: 5 5 19933
...
在这里,您计算每个组存在多少数据点,并将值分配给所有行。例如,组 2 的总数为 20099。您将此数字分配给具有 group == 2
的所有行。您正在创建一个新列,而不是汇总数据。因此,您仍然有 100000 行。 base
中的行数与以往一样。目前没有通过引用修改行数的功能。
汇总数据。如果您想计算每组存在多少数据点并汇总数据,您需要以下内容。
dt2 <- base[, .(COUNT = .N), by = group]
dt2
group COUNT
1: 2 20099
2: 4 19934
3: 3 20001
4: 5 19933
5: 1 20033
dim(dt2)
[1] 5 2
在这里,您要确保使用 =
,而不是 :=
,因为您正在汇总数据。有必要分配结果,因为我们正在创建一个新的 data.table。我希望这能让你头脑清醒。
关于r - 在我的分组计数中使用 R 中的 data.table 重复行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33116713/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!