Как применить одну и ту же функцию к каждому указанному столбцу в таблице данных.

У меня есть таблица данных, с которой я хотел бы выполнить одну и ту же операцию в определенных столбцах. Имена этих столбцов указаны в символьном векторе. В этом конкретном примере я хотел бы умножить все эти столбцы на -1.

Некоторые данные игрушки и вектор, указывающие соответствующие столбцы:

library(data.table)
dt <- data.table(a = 1:3, b = 1:3, d = 1:3)
cols <- c("a", "b")

Сейчас я делаю это так, перебирая вектор символов:

for (col in 1:length(cols)) {
   dt[ , eval(parse(text = paste0(cols[col], ":=-1*", cols[col])))]
}

Есть ли способ сделать это напрямую без цикла for?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Это работает:

dt[ , (cols) := lapply(.SD, "*", -1), .SDcols = cols]

Результат

    a  b d
1: -1 -1 1
2: -2 -2 2
3: -3 -3 3

Здесь есть несколько трюков:

  • Поскольку в (cols) := есть круглые скобки, результат присваивается столбцам, указанным в cols, а не к некоторой новой переменной с именем "cols".
  • .SDcols сообщает вызову, что мы рассматриваем только эти столбцы и позволяет использовать .SD, S ubset D ata, связанных с этими столбцами.
  • lapply(.SD, ...) работает на .SD, который представляет собой список столбцов (например, все data.frames и data.tables). lapply возвращает список, поэтому в конце j выглядит как cols := list(...).

РЕДАКТИРОВАТЬ. Здесь еще один способ, который, вероятно, быстрее, поскольку @Arun упомянул:

for (j in cols) set(dt, j = j, value = -dt[[j]])

Ответ 2

Я хотел бы добавить ответ, если вы хотите также изменить имя столбцов. Это очень удобно, если вы хотите вычислить логарифм из нескольких столбцов, что часто бывает в эмпирической работе.

cols <- c("a", "b")
out_cols = paste("log", cols, sep = ".")
dt[, c(out_cols) := lapply(.SD, function(x){log(x = x, base = exp(1))}), .SDcols = cols]

Ответ 3

ОБНОВЛЕНИЕ: Следующее - отличный способ сделать это без цикла for

dt[,(cols):= - dt[,..cols]]

Это удобный способ для удобства чтения кода. Но что касается производительности, то она остается за решением Frank согласно приведенному ниже результату микробенчмарка.

mbm = microbenchmark(
  base = for (col in 1:length(cols)) {
    dt[ , eval(parse(text = paste0(cols[col], ":=-1*", cols[col])))]
  },
  franks_solution1 = dt[ , (cols) := lapply(.SD, "*", -1), .SDcols = cols],
  franks_solution2 =  for (j in cols) set(dt, j = j, value = -dt[[j]]),
  hannes_solution = dt[, c(out_cols) := lapply(.SD, function(x){log(x = x, base = exp(1))}), .SDcols = cols],
  orhans_solution = for (j in cols) dt[,(j):= -1 * dt[,  ..j]],
  orhans_solution2 = dt[,(cols):= - dt[,..cols]],
  times=1000
)
mbm

Unit: microseconds
expr                  min        lq      mean    median       uq       max neval
base_solution    3874.048 4184.4070 5205.8782 4452.5090 5127.586 69641.789  1000  
franks_solution1  313.846  349.1285  448.4770  379.8970  447.384  5654.149  1000    
franks_solution2 1500.306 1667.6910 2041.6134 1774.3580 1961.229  9723.070  1000    
hannes_solution   326.154  405.5385  561.8263  495.1795  576.000 12432.400  1000
orhans_solution  3747.690 4008.8175 5029.8333 4299.4840 4933.739 35025.202  1000  
orhans_solution2  752.000  831.5900 1061.6974  897.6405 1026.872  9913.018  1000

как показано на графике ниже

performance_comparison_chart

Мой предыдущий ответ: следующее также работает

for (j in cols)
  dt[,(j):= -1 * dt[,  ..j]]

Ответ 4

Кажется, что ни одно из перечисленных выше решений не работает с расчетом по группам Следующее - лучшее, что я получил:

for(col in cols)
{
    DT[, (col) := scale(.SD[[col]], center = TRUE, scale = TRUE), g]
}

Ответ 5

library(data.table)
(dt <- data.table(a = 1:3, b = 1:3, d = 1:3))

Hence:

   a b d
1: 1 1 1
2: 2 2 2
3: 3 3 3

Whereas (dt*(-1)) yields:

    a  b  d
1: -1 -1 -1
2: -2 -2 -2
3: -3 -3 -3

Ответ 6

Добавить пример для создания новых столбцов на основе строкового вектора столбцов. На основании ответа Jfly:

dt <- data.table(a = rnorm(1:100), b = rnorm(1:100), c = rnorm(1:100), g = c(rep(1:10, 10)))

col0 <- c("a", "b", "c")
col1 <- paste0("max.", col0)  

for(i in seq_along(col0)) {
  dt[, (col1[i]) := max(get(col0[i])), g]
}

dt[,.N, c("g", col1)]