Операции data.table по имени столбца

Предположим, что у меня есть data.table

a <- data.table(id=c(1,1,2,2,3),a=21:25,b=11:15,key="id")

Я могу добавить следующие столбцы:

a[, sa := sum(a), by="id"]
a[, sb := sum(b), by="id"]
> a
   id  a  b sa sb
1:  1 21 11 43 23
2:  1 22 12 43 23
3:  2 23 13 47 27
4:  2 24 14 47 27
5:  3 25 15 25 15

Однако предположим, что вместо имен столбцов:

for (n in c("a","b")) {
  s <- paste0("s",n)
  a[, s := sum(n), by="id", with=FALSE] # ERROR: invalid 'type' (character) of argument
}

что мне делать?

Ответ 1

Вы также можете сделать это:

a <- data.table(id=c(1,1,2,2,3),a=21:25,b=11:15,key="id")

a[, c("sa", "sb") := lapply(.SD, sum), by = id]

Или немного в целом:

cols.to.sum = c("a", "b")
a[, paste0("s", cols.to.sum) := lapply(.SD, sum), by = id, .SDcols = cols.to.sum]

Ответ 2

Это похоже на:

Как создать линейную комбинацию переменных и таблицы обновлений с использованием data.table в цикле?

но вы хотите совместить это с by= тоже, поэтому set() недостаточно гибкий. То, что намеренный дизайн и set() вряд ли изменится в этом отношении.

Я иногда использую помощник EVAL в конце этого ответа.
fooobar.com/questions/492280/...
Некоторые из них вздрагивают при таком подходе, но я просто думаю об этом, как о создании динамического оператора SQL, что довольно распространенная практика. Подход EVAL обеспечивает максимальную гибкость без царапин на голове eval() и quote(). Чтобы увидеть динамический запрос, который был сконструирован (чтобы проверить его), вы можете добавить print в свою вспомогательную функцию EVAL.

Однако в этом простом примере вы можете скопировать LHS := с помощью скобок, чтобы сообщить data.table для поиска значения (более четкое, чем with=FALSE), а для RHS требуется get().

for (n in c("a","b")) {
  s <- paste0("s",n)
  a[, (s) := sum(get(n)), by="id"]
}

Ответ 3

посмотрите with в ? data.table:

dt <- data.table(id=1:5,a=21:25,b=11:15,key="id")
dt[, n3 := dt[ , n1, with = FALSE ] * dt[ , n2, with = FALSE ], with = FALSE ]

EDIT:

Или вы просто меняете имена столбцов вперед и назад:

dt <- data.table(id=1:5,a=21:25,b=11:15,key="id")
dt[ , dt.names["n3"] := 1L, with = FALSE ]

dt.names <- c( n1 = "a", n2 = "b", n3 = "c" )
setnames( dt, dt.names, names(dt.names) )

dt[ , n3 := n1 * n2, by = "id" ]
setnames( dt, names(dt.names), dt.names )

который работает вместе с.

Ответ 4

Вот такой подход, который вызывает искажение вызова и позволяет избежать накладных расходов с помощью .SD

# a helper function
makeCall <- function(x,fun) bquote(.(fun)(.(x)))
# the columns you wish to sum (apply function to)
cols <- c('a','b')
new.cols <- paste0('s',cols)
# create named list of names
name.cols <- setNames(sapply(cols,as.name), new.cols)
# create the call
my_call <-  as.call(c(as.name(':='), lapply(name.cols, makeCall, fun = as.name('sum'))))
(a[, eval(my_call), by = 'id'])

#    id  a  b sa sb
# 1:  1 21 11 43 23
# 2:  1 22 12 43 23
# 3:  2 23 13 47 27
# 4:  2 24 14 47 27
# 5:  3 25 15 25 15