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我想使用 data.table 来计算汇总统计数据，然后根据该结果计算第二列的统计数据。

这是使用空气质量数据的示例。

设置数据

（假装它是这样来的）

library(data.table)
dt = as.data.table(airquality)
dt[ , Season:=ifelse(Month>7, 'Fall', 'Summer')]

有些月份有大风

## The range of monthly Wind values
dt[ , list(MinWind=min(Wind), MaxWind=max(Wind)), 
        by=c('Season', 'Month')]

---- R OUTPUT:
   Season Month MinWind MaxWind
1: Summer     5     5.7    20.1
2: Summer     6     1.7    20.7
3: Summer     7     4.1    14.9
4:   Fall     8     2.3    15.5
5:   Fall     9     2.8    16.6
>

目标：计算按风速大于或小于 20 的月份分组的平均季节性太阳辐射。

我可以一步完成吗？

## Add a column to indicate if it was a high wind month
dt[, HighWind:=any(Wind>20), by=Month]
## Aggregate based on both HighWind and Season
dt[, list(AveSolarR=mean(Solar.R, na.rm=TRUE)), by=c("HighWind","Season")]

---- R OUTPUT:
   HighWind season AveSolarR
1:     TRUE Summer  185.9649
2:    FALSE Summer  216.4839
3:    FALSE   Fall  169.5690
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1 回答 1

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为什么不将两者合二为一list？

dt[,list(HighWind=any(Wind>20),AveSolarR=mean(Solar.R,na.rm=T)),by=Month]
   Month HighWind AveSolarR
1:     5     TRUE  181.2963
2:     6     TRUE  190.1667
3:     7    FALSE  216.4839
4:     8    FALSE  171.8571
5:     9    FALSE  167.4333

对于修改后的问题，你需要HighWind在语句中进行计算by，但我认为它使它更加复杂。

dt[,list(AveSolarR=mean(Solar.R,na.rm=T)),
  by=list(HighWind=Month%in%Month[Wind>20],Season)]
   HighWind Season AveSolarR
1:     TRUE Summer  185.9649
2:    FALSE Summer  216.4839
3:    FALSE   Fall  169.5690
于 2012-09-07T01:05:26.233 回答