从 data.table 聚合返回多列

Question

这个问题在这里已经有了答案:

Create columns from column of list in data.table (1 个回答)

关闭 9年前。

我想使用 data.table 作为 aggregate() 或 ddply() 的替代方法，因为这两种方法都不是t 尽可能高效地扩展到大型对象。不幸的是，我还没有弄清楚如何让返回向量的聚合函数在 data.table 的结果中生成多个列。例如:

# required packages
library(plyr)
library(data.table)

# simulated data
x <- data.table(value=rnorm(100), g=rep(letters[1:5], each=20))

# ddply output that I would like to get from data.table
ddply(data.frame(x), 'g', function(i) quantile(i$value))

 g        0%        25%          50%       75%     100%
 1 a -1.547495 -0.7842795  0.202456288 0.6098762 2.223530
 2 b -1.366937 -0.4418388 -0.085876995 0.7826863 2.236469
 3 c -2.064510 -0.6411390 -0.257526983 0.3213343 1.039053
 4 d -1.773933 -0.5493362 -0.007549273 0.4835467 2.116601
 5 e -0.780976 -0.2315245  0.194869630 0.6698881 2.207800

# not quite what I am looking for:
x[, quantile(value), by=g]

g           V1
1: a -1.547495345
2: a -0.784279536
3: a  0.202456288
4: a  0.609876241
5: a  2.223529739
6: b -1.366937074
7: b -0.441838791
8: b -0.085876995
9: b  0.782686277
10: b  2.236468703

基本上，ddply 和 aggregate 的输出是宽格式的，而 data.table 的输出是长格式的.答案是 reshape 数据，还是我的 data.table 对象的一些附加参数？

Answer 1

尝试强制到一个列表:

> x[, as.list(quantile(value)), by=g]
   g         0%          25%         50%       75%     100%
1: a -1.7507334 -0.632331909  0.07435249 0.7459778 1.428552
2: b -2.2043481 -0.005652353  0.10534325 0.5769475 1.241754
3: c -1.9313985 -1.120737610 -0.26116926 0.6953009 1.360017
4: d -0.7434664 -0.055232431  0.22062823 1.1864389 3.021124
5: e -2.0101657 -0.468674094  0.20209610 0.6286448 2.433152