Question

我正在尝试：=按类对“整数”类型的现有列进行操作，其中新值的类型为“double”，但失败。

我的场景是根据其他列中的值将表示时间的列变为POSIXct。我可以修改data.table的创建作为一种解决方法，但我仍然对如何实际更改列的类型感兴趣，正如错误消息中所建议的那样。

以下是我的问题的简单玩具示例：

db = data.table(id=rep(1:2, each=5), x=1:10, y=runif(10))
db
id  x          y
 1:  1  1 0.47154470
 2:  1  2 0.03325867
 3:  1  3 0.56784494
 4:  1  4 0.47936031
 5:  1  5 0.96318208
 6:  2  6 0.83257416
 7:  2  7 0.10659533
 8:  2  8 0.23103810
 9:  2  9 0.02900567
10:  2 10 0.38346531

db[, x:=mean(y), by=id]   

Error in `[.data.table`(db, , `:=`(x, mean(y)), by = id) : 
Type of RHS ('double') must match LHS ('integer'). To check and coerce would impact performance too much for the fastest cases. Either change the type of the target column, or coerce the RHS of := yourself (e.g. by using 1L instead of 1)

Answer 1

我们可以将'x'列的类转换为'numeric'，然后将'mean（y）'指定为'x'，因为'x'的类是'integer'。如果我们将'x'替换为任何其他数字变量（包括'x'）的mean，这可能很有用。

db[, x:= as.numeric(x)][, x:= mean(y), by=id][]

或者指定一个新列，然后更改列名

setnames(db[, x1:= mean(y),by=id][,x:=NULL],'x1', 'x')

或者我们可以将'x'分配给'NULL'然后创建'x'作为'y'的mean（@ David Arenburg的建议）

db[, x:=NULL][, x:= mean(y), by= id][]

如何在执行以下操作时更改目标列的类型：=在R中的data.table中的组？

1 个答案: