Question

在我的data.table中，如果每个by组中有多个条目，我想计算条目：

dt1 <- data.table(col1=1:4, col2 = c('A', 'B', 'B', 'C'))
#    col1 col2
# 1:    1    A
# 2:    2    B
# 3:    3    B
# 4:    4    C

dt1[, col3:={
  if (.N>1) {paste0((1:.N), "_", col2)} else {col2};
}, by=col2]

#    col1 col2 col3
# 1:    1    A    A
# 2:    2    B  1_B
# 3:    3    B  2_B
# 4:    4    C    C

这种方法很好，但在我尝试使用ifelse()代替时却无效：

dt1[, col4:=ifelse (.N>1, paste0((1:.N), "_", col2), col2), by=col2]
#    col1 col2 col3 col4
# 1:    1    A    A    A
# 2:    2    B  1_B  1_B
# 3:    3    B  2_B  1_B
# 4:    4    C    C    C

任何人都可以解释原因吗？

Answer 1

这只是通过与data.table相关的代理;核心是ifelse设计用于：

ifelse(test, yes, no)

其中test，yes和no都具有相同的长度 - 输出的长度与test相同，与test TRUE的对应元素对应的所有元素都是yes的对应元素，test FALSE的对应元素也是如此。

当test是标量而yes或no是向量时，就像你的情况一样，你必须看看ifelse正在做些什么来理解什么＆＃39 ; s继续：

相关来源：

if (any(test[ok])) #is any element of `test` `TRUE`?
        ans[test & ok] <- rep(yes, length.out = length(ans))[test & 
            ok]

什么是rep(c(1, 2), length.out = 1)？它只是1 - 第二个元素被截断。

这里发生了什么 - ifelse的价值只是paste0(1:.N, "_", col2)的第一个元素。传递给`:=`时，此单个元素将被回收。

如果您的逻辑条件是标量，则应使用if，而不是ifelse。我还要补充一点，我最擅长避免使用ifelse，因为it's slow。

ifelse（在data.table中）如何工作

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