Question

问题基本上就是这样：Aggregate and Weighted Mean in R。

但我希望它使用data.table在几个列上计算它，因为我有数百万行。所以像这样：

set.seed(42)   # fix seed so that you get the same results
dat <- data.frame(assetclass=sample(LETTERS[1:5], 20, replace=TRUE), 
                                    tax=rnorm(20),tax2=rnorm(20), assets=1e7+1e7*runif(20), assets2=1e6+1e7*runif(20))

DT <- data.table(dat)

我可以计算一列上的加权平均值，资产，如下：

DT[,list(wret = weighted.mean(tax,assets)),by=assetclass]

但是如何在资产和资产2上做到这一点？如果有多个列，例如col=c("assets1", "assets2", "assets3", ... )，该怎么办？是否也可以为税，税1做...

Answer 1

所以你可以为几列权重

做这件事

DT <- data.table(assetclass=sample(LETTERS[1:5], 20, replace=TRUE), 
                  tax=rnorm(20), assets=1e7+1e7*runif(20), asets2=1e6+1e7*runif(20))
DT[, lapply(.SD, FUN=weighted.mean, x=tax), by=assetclass, .SDcols=3:4]
#    assetclass      assets       asets2
# 1:          D -0.14179882 -0.003717957
# 2:          B  0.61146928  0.523913589
# 3:          E -0.28037796 -0.147677384
# 4:          C -0.09658125 -0.010338894
# 5:          A  0.74954460  0.750190947

或者您可以从.SD

中排除非权重列

DT[, lapply(.SD, FUN=weighted.mean, x=tax), by=assetclass, .SDcols=-(1:2)]

以下是使用矩阵乘法的变体：

DT[, as.list(crossprod(as.matrix(.SD), tax)/colSums(.SD)), by=assetclass, .SDcols=-(1:2)]

矩阵乘法也可以用于多个列tax1，tax2，...

DT <- data.table(assetclass=sample(LETTERS[1:5], 20, replace=TRUE), 
                 tax1=rnorm(20), tax2=rnorm(20), assets=1e7+1e7*runif(20), asets2=1e6+1e7*runif(20))
DT[, as.list(crossprod(as.matrix(.SD), tax1)/colSums(.SD)), by=assetclass, .SDcols=-(1:2)]
DT[, as.list(crossprod(as.matrix(.SD), tax2)/colSums(.SD)), by=assetclass, .SDcols=-(1:2)]
DT[, as.list(crossprod(as.matrix(.SD), cbind(tax1, tax2))/colSums(.SD)), by=assetclass, .SDcols=-(1:2)]

R中多列的聚合和加权平均值

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