列名によるdata.table操作

2014-01-09 r data.table

data.tableがあるとしdata.table

a <- data.table(id=c(1,1,2,2,3),a=21:25,b=11:15,key="id")

このような新しい列を追加できます。

a[, sa := sum(a), by="id"]
a[, sb := sum(b), by="id"]
> a
   id  a  b sa sb
1:  1 21 11 43 23
2:  1 22 12 43 23
3:  2 23 13 47 27
4:  2 24 14 47 27
5:  3 25 15 25 15

ただし、代わりに列名があると仮定します

for (n in c("a","b")) {
  s <- paste0("s",n)
  a[, s := sum(n), by="id", with=FALSE] # ERROR: invalid 'type' (character) of argument
}

私は何をしますか?

Answers

2020-02-15を編集する..

data.tableは、「レベルを調べる」ための..構文もサポートし..ほとんどの場合、 with=FALSE必要性がなくなりwith=FALSE 。たとえば、以下のdt[ , ..n1]およびdt[ , ..n2]


見ていwithでは? data.table

dt <- data.table(id=1:5,a=21:25,b=11:15,key="id")
dt[, n3 := dt[ , n1, with = FALSE ] * dt[ , n2, with = FALSE ], with = FALSE ]

編集:

または、colnameを前後に変更するだけです:

dt <- data.table(id=1:5,a=21:25,b=11:15,key="id")
dt[ , dt.names["n3"] := 1L, with = FALSE ]

dt.names <- c( n1 = "a", n2 = "b", n3 = "c" )
setnames( dt, dt.names, names(dt.names) )

dt[ , n3 := n1 * n2, by = "id" ]
setnames( dt, names(dt.names), dt.names )

byと連動します。

これは次のようになります。

ループ呼び出しでdata.tableを使用して変数の線形結合を生成し、テーブルを更新する方法は?

しかし、これをby=と組み合わせたいので、 set()は十分な柔軟性がありません。これは意図的な設計であり、その点でset()が変更されることはほとんどありません。

私は時々、その答えの最後にEVALヘルパーを使用します。
https://stackoverflow.com/a/20808573/403310
一部の人はそのアプローチにうんざりしますが、私はそれを動的SQLステートメントを構築するようなものだと考えています。これは非常に一般的な方法です。 EVALアプローチは、 eval()およびquote()についてeval()ことなく、究極の柔軟性を提供します。 (チェックするために)構築された動的クエリを表示するには、 EVALヘルパー関数内にprintを追加できます。

ただし、この単純な例では、 :=のLHSを角かっこでラップしてdata.tableに値を検索するようにdata.tableし( with=FALSEよりも明確)、RHSにはget()が必要です。

for (n in c("a","b")) {
  s <- paste0("s",n)
  a[, (s) := sum(get(n)), by="id"]
}

これを行うこともできます:

a <- data.table(id=c(1,1,2,2,3),a=21:25,b=11:15,key="id")

a[, c("sa", "sb") := lapply(.SD, sum), by = id]

または少し一般的に:

cols.to.sum = c("a", "b")
a[, paste0("s", cols.to.sum) := lapply(.SD, sum), by = id, .SDcols = cols.to.sum]

以下は、コールのマングリングを行い、 .SDオーバーヘッドを回避するアプローチです。

# a helper function
makeCall <- function(x,fun) bquote(.(fun)(.(x)))
# the columns you wish to sum (apply function to)
cols <- c('a','b')
new.cols <- paste0('s',cols)
# create named list of names
name.cols <- setNames(sapply(cols,as.name), new.cols)
# create the call
my_call <-  as.call(c(as.name(':='), lapply(name.cols, makeCall, fun = as.name('sum'))))
(a[, eval(my_call), by = 'id'])

#    id  a  b sa sb
# 1:  1 21 11 43 23
# 2:  1 22 12 43 23
# 3:  2 23 13 47 27
# 4:  2 24 14 47 27
# 5:  3 25 15 25 15

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