У меня есть следующий образец data.table:
dtb <- data.table(a=sample(1:100,100), b=sample(1:100,100), id=rep(1:10,10))
Я хотел бы объединить все столбцы (a и b, хотя они должны храниться отдельно) с помощью id, используя colSums, например. Каков правильный способ сделать это? Не работает следующее:
dtb[,colSums, by="id"]
Это всего лишь образец, и в моей таблице много столбцов, поэтому я хочу избежать указания всех из них в имени функции
это на самом деле то, что я искал и упоминается в FAQ:
dtb[,lapply(.SD,mean),by="id"]
Я предполагаю, что в этом случае быстрее всего перенести данные в длинный формат и затем выполнить свою агрегацию (см. комментарий Мэтью в этой SO post):
library(data.table)
dtb <- data.table(a=sample(1:100,100), b=sample(1:100,100), id=rep(1:10,10))
library(reshape2)
dt_long <- as.data.table(melt(dtb, id.var="id"))
dt_long[, sum(value), by=c("id","variable")]
id variable V1
1: 1 a 601
2: 2 a 440
3: 3 a 496
4: 4 a 553
5: 5 a 444
6: 6 a 466
7: 7 a 525
8: 8 a 553
9: 9 a 541
...