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我的聚合需求因列/data.frames 而异。我想动态地将“list”参数传递给data.table。

作为一个最小的例子：

require(data.table)
type <- c(rep("hello", 3), rep("bye", 3), rep("ok",3))
a <- (rep(1:3, 3))
b <- runif(9)
c <- runif(9)
df <- data.frame(cbind(type, a, b, c), stringsAsFactors=F)
DT <-data.table(df)

这个电话：

DT[, list(suma = sum(as.numeric(a)), meanb = mean(as.numeric(b)), minc = min(as.numeric(c))), by= type]

将产生类似于此的结果：

    type suma     meanb      minc
1: hello    6 0.1332210 0.4265579
2:   bye    6 0.5680839 0.2993667
3:    ok    6 0.5694532 0.2069026

未来的 data.frames 将有更多列，我想以不同的方式总结。但是为了使用这个小例子：有没有办法以编程方式传递列表？

我天真地尝试过：

# create a different list
mylist <- "list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))"
# new call
DT[, mylist, by=type]

出现以下错误：

1: hello
2:   bye
3:    ok
mylist
1: list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))
2: list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))
3: list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))

任何提示表示赞赏！此致！

PS 对这些感到抱歉as.numeric()，我不太明白为什么，但我需要它们才能运行示例。

在初始句子中的 data.frame 之前对插入的列 / 进行少量编辑，以澄清我的需求。

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4 回答 4

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这解释了常见问题解答 1.6 您正在寻找的是quote和eval

就像是

 mycall <- quote(list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c))))

 DT[, eval(mycall)]

经过一番头疼之后，这是一种非常丑陋的方式来构建对 ddply 的调用.()

myplyrcall <- .(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))

do.call(ddply,c(.data = quote(DF), .variables = 'type',.fun = quote(summarise),myplyrcall))

您还可以使用as.quotedwhich has an as.quoted.charactermethod to build usingpaste0

myplc <-as.quoted(c("lengtha" = "length(as.numeric(a))", "maxb" = "max(as.numeric(b))", "meanc" = "mean(as.numeric(c))"))

这也可以与 data.table 一起使用！

dtcall <- as.quoted(mylist)[[1]]


DT[,eval(dtcall), by = type]

data.table一路走来。

于 2013-02-06T04:41:31.117 回答
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另一种方法（支持使用pasteorpaste0构建表达式）：

expr <- parse(text=mylist)
DT[, eval( expr ), by=type]
#-------
    type lengtha      maxb     meanc
1: hello       3 0.8265407 0.5244094
2:   bye       3 0.4955301 0.6289475
3:    ok       3 0.9527455 0.5600915
于 2013-02-06T05:01:51.293 回答
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另一种方法是使用.SDcols将您想要一起执行相同操作的列分组。假设您需要将列与应该采用的位置及其中位数a,d,e相加，然后，typeb,gmeanc,f

# constructing an example data.table:
set.seed(45)
dt <- data.table(type=rep(c("hello","bye","ok"), each=3), a=sample(9), 
                 b = rnorm(9), c=runif(9), d=sample(9), e=sample(9), 
                 f = runif(9), g=rnorm(9))

#     type a          b         c d e         f          g
# 1: hello 6 -2.5566166 0.7485015 9 6 0.5661358 -2.2066521
# 2: hello 3  1.1773119 0.6559926 3 3 0.4586280 -0.8376586
# 3: hello 2 -0.1015588 0.2164430 1 7 0.9299597  1.7216593
# 4:   bye 8 -0.2260640 0.3924327 8 2 0.1271187  0.4360063
# 5:   bye 7 -1.0720503 0.3256450 7 8 0.5774691  0.7571990
# 6:   bye 5 -0.7131021 0.4855804 6 9 0.2687791  1.5398858
# 7:    ok 1 -0.4680549 0.8476840 2 4 0.5633317  1.5393945
# 8:    ok 4  0.4183264 0.4402595 4 1 0.7592801  2.1829996
# 9:    ok 9 -1.4817436 0.5080116 5 5 0.2357030 -0.9953758

# 1) set key
setkey(dt, "type")

# 2) group col-ids by similar operations
id1 <- which(names(dt) %in% c("a", "d", "e"))
id2 <- which(names(dt) %in% c("b","g"))
id3 <- which(names(dt) %in% c("c","f"))

# 3) now use these ids in with .SDcols parameter
dt1 <- dt[, lapply(.SD, sum), by="type", .SDcols=id1]
dt2 <- dt[, lapply(.SD, mean), by="type", .SDcols=id2]
dt3 <- dt[, lapply(.SD, median), by="type", .SDcols=id3]

# 4) merge them.
dt1[dt2[dt3]]

#     type  a  d  e          b          g         c         f
# 1:   bye 20 21 19 -0.6704055  0.9110304 0.3924327 0.2687791
# 2: hello 11 13 16 -0.4936211 -0.4408838 0.6559926 0.5661358
# 3:    ok 14 11 10 -0.5104907  0.9090061 0.5080116 0.5633317

如果/当你有很多列时，制作一个像你一样的列表可能会很麻烦。

于 2013-02-06T08:21:34.887 回答
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我觉得这显然eval是答案的一部分令人担忧。从您的问题来看，我不清楚您是否以及为什么真的想做您声称想要的事情。因此我在这里演示你也可以使用一个函数：

fun <- function(a,b,c) {
  list(lengtha = length(as.numeric(a)), 
          maxb = max(as.numeric(b)), 
         meanc = mean(as.numeric(c)))  
}

DT[, fun(a,b,c), by=type]

    type lengtha      maxb     meanc
1: hello       3 0.8792184 0.3745643
2:   bye       3 0.8718397 0.4519999
3:    ok       3 0.8900764 0.4511536
于 2013-02-06T08:29:11.453 回答