给定data.table
对象,我会将某些分组列的值折叠为单个对象,并将生成的对象插入新的列中。
dt <- data.table(
c('A|A', 'B|A', 'A|A', 'B|A', 'A|B'),
c(0, 0, 1, 1, 0),
c(22.7, 1.2, 0.3, 0.4, 0.0)
)
setnames(dt, names(dt), c('GROUPING', 'NAME', 'VALUE'))
dt
# GROUPING NAME VALUE
# 1: A|A 0 22.7
# 2: B|A 0 1.2
# 3: A|A 1 0.3
# 4: B|A 1 0.4
# 5: A|B 0 0.0
我认为首先需要指定要分组的列,所以我应该从dt[, OBJECTS := <expr>, by = GROUPING]
开始。
不幸的是,我不知道要使用的表达式<expr>
,结果如下:
# GROUPING OBJECTS
# 1: A|A <vector>
# 2: B|A <vector>
# 3: A|B <vector>
每个<vector>
必须包含其他列的值。例如,第一个<vector>
必须是一个等同于:
eg <- c(22.7, 0.3)
names(eg) <- c('0', '1')
# 0 1
# 22.7 0.3
答案 0 :(得分:5)
在j
内部工作:如果要将列的值设为向量,则需要将输出包装在list(.)
中。
j
本身需要调用list
,因此您的最终表达式将类似于嵌套list
,例如:
dt[, list(allNames=list(NAME), allValues=list(VALUE)), by=GROUPING]
# GROUPING allNames allValues
# 1: A|A 0,1 22.7,0.3
# 2: B|A 0,1 1.2,0.4
# 3: A|B 0 0
正如@Mnel指出的那样,等同于:
dt[, lapply(.SD, list), by=GROUPING]
如果您想要长篇,那么<expr>
的结构将是:
list( c( list(), list(), ..., list() ) )
例如:
dt[, list(c(list(NAME), list(VALUE))), by=GROUPING]
# GROUPING V1
# 1: A|A 0,1
# 2: A|A 22.7,0.3
# 3: B|A 0,1
# 4: B|A 1.2,0.4
# 5: A|B 0
# 6: A|B 0
或等效地:
dt[, list(lapply(.SD, c)), by=GROUPING]
答案 1 :(得分:4)
我认为这就是你要找的东西:
dt1 <- dt[, list(list(setNames(VALUE, NAME))), by = GROUPING]
dt1
# GROUPING V1
# 1: A|A 22.7,0.3
# 2: B|A 1.2,0.4
# 3: A|B 0
str(dt1)
# Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
# $ GROUPING: chr "A|A" "B|A" "A|B"
# $ V1 :List of 3
# ..$ : Named num 22.7 0.3
# .. ..- attr(*, "names")= chr "0" "1"
# ..$ : Named num 1.2 0.4
# .. ..- attr(*, "names")= chr "0" "1"
# ..$ : Named num 0
# .. ..- attr(*, "names")= chr "0"
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>
dt1$V1
# [[1]]
# 0 1
# 22.7 0.3
#
# [[2]]
# 0 1
# 1.2 0.4
#
# [[3]]
# 0
# 0
正如@Arun在评论中指出的那样,setNames
的“data.table”替代方案是setattr(VALUE, 'names', NAME)
,这是另一种解决方案:
dt1 <- dt[, list(list(setattr(VALUE, 'names', NAME))), by = GROUPING]