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私の集計のニーズは、列/data.framesによって異なります。「list」引数をdata.tableに動的に渡したいと思います。

最小限の例として：

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)

この呼び出し：

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

次のような結果になります。

    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

将来のdata.framesには、別の方法で要約したい列がさらに含まれる予定です。しかし、この小さな例で作業するために、プログラムでリストを渡す方法はありますか？

私は素朴に試しました：

# 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]

次のエラーが発生します。

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)))

ヒントをいただければ幸いです。よろしくお願いします！

PS申し訳ありませんas.numeric()が、理由はよくわかりませんでしたが、例を実行するために必要でした。

挿入された列のマイナー編集/最初の文のdata.frameの前に、私のニーズを明確にします。

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4 に答える 4

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これはFAQ1.6で説明され ていますあなたが探しているものquoteはeval

何かのようなもの

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

 DT[, eval(mycall)]

少し頭を悩ませた後、これはddplyの呼び出しを作成する非常に醜い方法です。.()

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))

を使用して構築as.quotedするメソッドを持つwhichを使用することもできますas.quoted.characterpaste0

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

これはdata.tableでも使用できます！

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


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

data.tableはるばる。

于 2013-02-06T04:41:31.117 に答える
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別の方法（pasteまたはpaste0式の作成をサポートする）：

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 に答える
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もう1つの方法は.SDcols、同じ操作を実行する列をグループ化するために使用することです。a,d,e列を合計する必要があるとしましょう。as type、taken、およびその中央値、b,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

列が多い場合は、今までのようなリストを作成するのは面倒かもしれません。

于 2013-02-06T08:21:34.887 に答える
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どうやらeval答えの一部であることが気になる。あなたの質問から、あなたが本当にあなたが望むことをしたいのか、そしてなぜあなたがしたいのかは私には明らかではありません。したがって、ここでは、関数も使用できることを示します。

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 に答える