我是使用data.table的新手，有时会让人感到困惑。 我有一个看起来像这样的数据集（data.table）
GEO ANC WG V1 ....
P1 A1 w1 v11 ....
P1 A2 w2 v12 ....
P2 A1 w3 v13 ....
P3 A1 w4 v14 ....
这是一个可重复的例子：
set.seed(123)
DT <- data.table(GEO = c("b","b","b","b","b","a","a","c"),
ANC = c("x","y","z","x","x",NA, "x","w"),
WG=sample(100,8),
c=sample(5,8, replace=T))
变量WG给出每个观察的权重。
我想以最快的方式计算每个位置AN的{{1}}的加权频率，然后输出我可以轻松地合并我的数据（因此我没有使用GEO）。到目前为止我所做的是：
tapply它似乎工作正常，但输出只提供两列：dt[,lapply(.SD, function(n){wpct(n,dt[["WG"]],na.rm=T)}),
by=c("GEO"),.SDcols=c("AN")]
和GEO，频率在变量AN下。像
AN我更喜欢包含三列的输出：GEO AN
P1 fre1
P1 fre2
P2 fre3
P3 fre4
，GEO（实际值AN，A1等），第三列包含频率。
就像我那样，我可以轻松地将这些数据与原始数据合并。
关于如何做到这一点的任何想法？