столбец группировки data.table имеет длину 1 в "J"

Изучая data.table, я обнаружил ситуацию, которую не могу элегантно обойти.

Напротив: абсурд формулы lm очевиден, я пытаюсь определить, можно ли легко обойти этот нюанс с помощью ключевого слова или специального оператора в экосистеме data.table.

library(data.table)
mt <- as.data.table(mtcars)
mt[, list(model = list(lm(mpg ~ disp))), by = "cyl"]
#    cyl model
# 1:   6  <lm>
# 2:   4  <lm>
# 3:   8  <lm>
mt[, list(model = list(lm(mpg ~ disp + cyl))), by = "cyl"]
# Error in model.frame.default(formula = mpg ~ disp + cyl, drop.unused.levels = TRUE) : 
#   variable lengths differ (found for 'cyl')

Это потому, что внутри блока cyl является вектором длины 1, а не столбцом, как остальные значения:

mt[, list(model = { browser(); list(lm(mpg ~ cyl+disp)); }), by = "cyl"]
# Called from: '[.data.table'(mt, , list(model = {
#     browser()
#     list(lm(mpg ~ cyl + disp))
#   ...
# Browse[1]> 
# debug at #1: list(lm(mpg ~ cyl + disp))
# Browse[2]> 
disp
# [1] 160.0 160.0 258.0 225.0 167.6 167.6 145.0
# Browse[2]> 
cyl
# [1] 6

Наиболее простым представляется, как представляется, вручную удлинить его внутренне как временную переменную или буквально при необходимости:

mt[, list(model = { cyl2 <- rep(cyl, nrow(.SD)); list(lm(mpg ~ cyl2+disp)); }), by = "cyl"]
mt[, list(model = list(lm(mpg ~ rep(cyl, nrow(.SD))+disp))), by = "cyl"]

В: Есть ли более элегантный способ справиться с этим?

Различные слабо связанные вопросы, которые вызывают у меня любопытство (к внедрению "вещей" в объекты DT):

Кандидатов пока много, хороших

mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = mt[.I]))), by = .(cyl)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp))), by =.(cylgroup=cyl)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=names(mt)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=TRUE]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = cbind(.SD, as.data.table(.BY))))), by = "cyl"]

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Спасибо всем за кандидатов.

mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = mt[.I]))), by = .(cyl)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp))), by =.(cylgroup=cyl)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=names(mt)]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=TRUE]
mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = cbind(.SD, as.data.table(.BY))))), by = "cyl"]

Производительность (с этой маленькой моделью), кажется, имеет некоторые небольшие различия:

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  c1 = mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = mt[.I]))), by = .(cyl)],
  c2 = mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp))), by =.(cylgroup=cyl)],
  c3 = mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=names(mt)],
  c4 = mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=TRUE],
  c5 = mt[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = cbind(.SD, as.data.table(.BY))))), by = "cyl"]
)
# Unit: milliseconds
#  expr    min      lq     mean  median      uq     max neval
#    c1 3.7328 4.21745 4.584591 4.43485 4.57465  9.8924   100
#    c2 2.6740 3.11295 3.244856 3.21655 3.28975  5.6725   100
#    c3 2.8219 3.30150 3.618646 3.46560 3.81250  6.8010   100
#    c4 2.9084 3.27070 3.620761 3.44120 3.86935  6.3447   100
#    c5 5.6156 6.37405 6.832622 6.54625 7.03130 13.8931   100

С большими данными

mtbigger <- rbindlist(replicate(1000, mtcars, simplify=FALSE))
microbenchmark(
  c1 = mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = mtbigger[.I]))), by = .(cyl)],
  c2 = mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp))), by =.(cylgroup=cyl)],
  c3 = mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=names(mtbigger)],
  c4 = mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, .SD))), by=cyl, .SDcols=TRUE],
  c5 = mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp, data = cbind(.SD, as.data.table(.BY))))), by = "cyl"]
)
# Unit: milliseconds
#  expr     min       lq     mean  median       uq      max neval
#    c1 27.1635 30.54040 33.98210 32.2859 34.71505  76.5064   100
#    c2 23.9612 25.83105 28.97927 27.5059 30.02720  67.9793   100
#    c3 25.7880 28.27205 31.38212 30.2445 32.79030 105.4742   100
#    c4 25.6469 27.84185 30.52403 29.8286 32.60805  37.8675   100
#    c5 29.2477 32.32465 35.67090 35.0291 37.90410  68.5017   100

(Я предполагаю, что относительные показатели производительности аналогично. Лучшее решение может включать гораздо более широкие данные.)

Только по срединному времени выполнения вершина (с очень небольшим запасом) выглядит так:

mtbigger[, .(model = .(lm(mpg ~ cyl + disp))), by =.(cylgroup=cyl)]