我有一个数据表（称之为 df ），其中包含许多列（变量），表示每个点的观察（一行）的数据值时间（一个变量=一个时间点），为简单起见，V1 - 时间= 1的值，V5 - 时间= 5的值等。
人工df例子：
df <- data.table(
id = seq_len(4),
start = c(2, 3, 1, 3),
length = c(2, 3, 4, 1),
v1 = rep(0.9), v2 = rep(0.8), v3 = rep(0.7), v4 = rep(0.6), v5 = rep(0.5))
此外，此表还包含另外两个变量：感兴趣的开始时间和时间间隔的长度，从开始时间算起，让我们称之为 start 和的 长度
根据以下原则，我想创建一个新表（让我们称之为 newdf ）： 如果 df 的第一行， 开始 = 2， 长度 = 2，然后 newdf 的第一行将包含V2和V3中的值， newdf 中的所有其他变量< / strong>空着。 如果第二行 df ， 开始 = 3， 长度 = 3，然后 newdf 将包含第二行中V3，V4，V5的值等
我想要的输出看起来像这样（手工构建）
newdf <- data.table(
id = seq_len(4),
t1 = c(0.8, 0.7, 0.9, 0.7),
t2 = c(0.7, 0.6, 0.8, NA),
t3 = c(NA, 0.5, 0.7, NA),
t4 = c(NA, NA, 0.6, NA))
基本上，当 df 包含每个观察的绝对时间测量值时， newdf 将包含相同的测量值，但每次观察的相对时间。
显而易见且无效的方法是通过手动循环遍历行来构建新的数据表，但我真的想在数据表环境中解决它。代码
newdf <- df[, .SD, by=id, .SDcols=(column numbers I need)]
接近我想要的东西（特别是如果将它放入循环中），除了我无法弄清楚如何提取并将不断变化的（在每行df上）列数传递给SDcols而不循环，如果这甚至可能吗？ （甚至忽略了选定数量的列可能不同的事实）
我最亲近的人问过这样的问题，就在这里：Selecting different numbers of columns on each row of a data frame，但结果并不是我想要的结果。
我还试过创建一个选择函数，然后在j中为.SD对象运行lapply，有点
newdf <- df[, (new.names):=lapply(.SD, fff) , by=id, .SDcols=-1]
但又遇到同样的问题，我无法从 开始 和 长度 变量中提取值< strong> df ，然后用于列选择。