Question

我对以下data.table行为感到困惑。

设置可重复的示例

iris <- data.table(iris)[1:10]
iris[,row.ord:=.I]

为什么这样：

iris[,Val1:=Sepal.Length[row.ord]+Sepal.Length[row.ord+1]]

与此相比给出了不同的结果：

iris[,Val2:=sum(Sepal.Length[row.ord:(row.ord+1)])]
#Warning messages:
#1: In row.ord:(row.ord + 1) :
#  numerical expression has 10 elements: only the first used
#2: In row.ord:(row.ord + 1) :
#  numerical expression has 10 elements: only the first used

结果

    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species row.ord Val Val1 Val2
 1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa       1 5.1 10.0   10
 2:          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa       2 4.9  9.6   10
 3:          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa       3 5.1  9.3   10
 4:          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa       4 4.9  9.6   10
 5:          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa       5 5.1 10.4   10
 6:          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa       6 4.9 10.0   10
 7:          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa       7 5.1  9.6   10
 8:          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa       8 4.9  9.4   10
 9:          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa       9 5.1  9.3   10
10:          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa      10 4.9   NA   10

Answer 1

评论的主要原因是： sum，没有矢量化。向量化它的一种经典方法是使用mapply：

iris[, Val2:=mapply(sum,Sepal.Length[row.ord],Sepal.Length[row.ord+1])]

现在Val1和Val2相等：

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species row.ord Val1 Val2
 1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa       1 10.0 10.0
 2:          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa       2  9.6  9.6
 3:          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa       3  9.3  9.3
 4:          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa       4  9.6  9.6
 5:          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa       5 10.4 10.4
 6:          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa       6 10.0 10.0
 7:          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa       7  9.6  9.6
 8:          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa       8  9.4  9.4
 9:          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa       9  9.3  9.3
10:          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa      10   NA   NA

PS：This question可以帮助您更好地理解＆＃34;矢量化＆＃34;方面。

OP评论后编辑：

看起来OP正在寻找向前滚动的总和。

library(zoo)
iris[,valr := rollapplyr(Sepal.Length,5,sum)]

Answer 2

看起来你正在使用总和来包含元素数：

iris[,Val2:=sum(Sepal.Length[row.ord:(row.ord+1)])]

您需要提取元素，而不仅仅是获取计数。

data.table行引用行为

2 个答案:

OP评论后编辑：