r - 使用r中的data.table创建具有不同规则的列

Question

我试图更好地理解 r 中的 data.table 包。我想对某些列进行不同类型的计算，并将结果分配给具有特定名称的新列。下面是一个例子:

set.seed(122)
df <- data.frame(rain = rep(5,10),temp=1:10, skip = sample(0:2,10,T),
                 windw_sz = sample(1:2,10,T),city =c(rep("a",5),rep("b",5)),ord=rep(sample(1:5,5),2)) 


df <- as.data.table(df)
vars <- c("rain","temp")

df[, paste0("mean.",vars) := lapply(mget(vars),mean), by="city" ]

这工作得很好。但现在我也想计算这些变量的总和，所以我尝试:

df[, c(paste0("mean.",vars), paste("sum.",vars)) := list( lapply(mget(vars),mean),
                                                          lapply(mget(vars),sum)), by="city" ]

我得到一个错误。

我怎样才能实现这最后一部分？

非常感谢!

Answer 1

而不是 list换行，我们可以做一个 c如 lapply输出是 list ，什么时候做 list作为包装器，它返回一个 list的 list .但是，与 c ，它连接两个 list端到端(即 c(as.list(1:5), as.list(6:10)) 而不是 list(as.list(1:5), as.list(6:10)) )而不是 mget ，利用 .SDcols

library(data.table)
df[, paste0(rep(c("mean.", "sum."), each = 2),  vars) := 
       c(lapply(.SD, mean), lapply(.SD, sum)), by = .(city), .SDcols = vars]
df
#    rain temp skip windw_sz city ord mean.rain mean.temp sum.rain sum.temp
# 1:    5    1    0        2    a   2         5         3       25       15
# 2:    5    2    1        1    a   5         5         3       25       15
# 3:    5    3    2        2    a   3         5         3       25       15
# 4:    5    4    2        1    a   4         5         3       25       15
# 5:    5    5    2        2    a   1         5         3       25       15
# 6:    5    6    0        1    b   2         5         8       25       40
# 7:    5    7    2        2    b   5         5         8       25       40
# 8:    5    8    1        2    b   3         5         8       25       40
# 9:    5    9    2        1    b   4         5         8       25       40
#10:    5   10    2        2    b   1         5         8       25       40