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我想总结 data.table 中的几个变量，以宽格式输出，可能作为每个变量的列表输出。由于其他几种方法都不起作用，我尝试做一个外部 lapply，将变量的名称作为字符向量。我想使用 with=FALSE 传递这些。

carsx=as.data.table(cars)
lapply( list(speed="speed",dist= "dist"), #error object 'ansvals' not found
    function(x)  carsx[,list(mean(x), min(x), max(x) ), with=FALSE ] )

由于这不起作用，我尝试了没有 lapply 的更简单的方法。

carsx[,list(mean("speed"), min("speed"), max("speed") ), with=FALSE ] #error object 'ansvals' not found

这也不起作用。有没有办法做这样的事情？是否需要这种“与”行为？（我知道?data.table仅提及选择列，但在我的情况下，能够转换它们也会很有用）

当 with=FALSE 时，j 是要选择的名称或位置的向量，类似于 data.frame。with=FALSE 通常在 data.table 中用于动态选择列。

编辑我的目标是针对不同的变量以宽格式获得每个组的摘要。我试图扩展以下仅适用于一个变量的变量列表。

carsx[,list(mean(speed), min(speed), max(speed) ) ,by=(dist>50)

可悲的是，SO不允许我发布我的其他问题。在那里我描述了我想要一个类似于：

lapply( list(speed="speed",dist= "dist"),
        function(x) do.call("as.data.frame", aggregate(cars[,x], list(class=cars$dist>50), FUN=summary) ) )

预期输出将类似于：

$speed 
         V1       V2 V3
1: FALSE 12.96970  4 20
2:  TRUE 20.11765 14 25

$dist
         V1       V2 V3
1: FALSE 12.96970  4 20
2:  TRUE 20.11765 14 25
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2 回答 2

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您可以使用参数指定列.SDcols：

carsx[ , lapply(.SD, function(x) c(mean(x), min(x), max(x))), 
      .SDcols = c("speed", "dist")]
#    speed   dist
# 1:  15.4  42.98
# 2:   4.0   2.00
# 3:  25.0 120.00

carsx[ , lapply(.SD, function(x) c(mean(x), min(x), max(x))), 
      .SDcols = "speed"]
#    speed
# 1:  15.4
# 2:   4.0
# 3:  25.0
于 2014-11-10T13:06:50.130 回答
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建立在 Svens 上的答案是 .SDcols、rbindlist 以及外部和内部 lapply 的组合就可以了。访问 .SD 需要内部 lapply。

lapply( list(speed="speed",dist= "dist"),
    function(x)  carsx[ , rbindlist(lapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), min=min(x), max=max(x)) )), 
                       .SDcols = x,by= (dist>50)] )

结果：

$speed
    dist     mean min max
1: FALSE 12.96970   4  20
2:  TRUE 20.11765  14  25

$dist
    dist     mean min max
1: FALSE 27.84848   2  50
2:  TRUE 72.35294  52 120
于 2014-11-11T08:25:18.327 回答