Question

我有一个数据表，我正在尝试创建一个新变量，它是所有其他列的函数。一个简单的例子是，如果我只想在所有行中求和或取平均值。例如：

dt <- data.table(a = 1:9, b = seq(10,90,10), c = seq(11:19), d = seq(100, 900, 100))

我想创建一个矢量/列，它只是所有列的平均值。我想到的语法看起来像这样：

dt[, average := mean(.SD)]

然而，这总结了整个事情。我知道我也可以这样做：

dt[, average := lapply(.SD, mean)]

但这会产生单行结果。我基本上在寻找相当于：

dt[, average := lapply(.SD, mean), by = all]

这样它只是为所有行计算这个，而不必创建一个“id”列并按该列进行所有计算。这可能吗？

Answer 1

以下data.table代码对我有用。

 dt[, average := rowMeans(.SD)]

正如@jangorecki所指出的那样，只要你记住每一行都是一个列表对象，就可以构造你自己的行来运行：

# my function, must unlist the argument
myMean <- function(i, ...) mean(unlist(i), ...)

使用by=seq_len

dt[, averageNew := myMean(.SD), by = seq_len(nrow(dt))]

使用row.names

dt[, averageOther := myMean(.SD), by = row.names(dt)]

Answer 2

我认为一个更好的解决方案就是使用apply来实现这一点，这是针对行式矩阵式操作而制作的，其中data.table不是。

> dt$average = apply(dt, 1, mean)
> dt

   a  b c   d average
1: 1 10 1 100      28
2: 2 20 2 200      56
3: 3 30 3 300      84
4: 4 40 4 400     112
5: 5 50 5 500     140
6: 6 60 6 600     168
7: 7 70 7 700     196
8: 8 80 8 800     224
9: 9 90 9 900     252

使用=每行用于数据表

2 个答案: