R Динамически создавать "список" в data.table(или ddply)

Ответ 1

Другим способом является использование .SDcols для группировки столбцов, для которых вы хотите выполнить одни и те же операции вместе. Скажем, что вам нужно, чтобы столбцы a,d,e суммировались на type, где as, b,g должен иметь mean и c,f его медиану, тогда

# constructing an example data.table:
set.seed(45)
dt <- data.table(type=rep(c("hello","bye","ok"), each=3), a=sample(9), 
                 b = rnorm(9), c=runif(9), d=sample(9), e=sample(9), 
                 f = runif(9), g=rnorm(9))

#     type a          b         c d e         f          g
# 1: hello 6 -2.5566166 0.7485015 9 6 0.5661358 -2.2066521
# 2: hello 3  1.1773119 0.6559926 3 3 0.4586280 -0.8376586
# 3: hello 2 -0.1015588 0.2164430 1 7 0.9299597  1.7216593
# 4:   bye 8 -0.2260640 0.3924327 8 2 0.1271187  0.4360063
# 5:   bye 7 -1.0720503 0.3256450 7 8 0.5774691  0.7571990
# 6:   bye 5 -0.7131021 0.4855804 6 9 0.2687791  1.5398858
# 7:    ok 1 -0.4680549 0.8476840 2 4 0.5633317  1.5393945
# 8:    ok 4  0.4183264 0.4402595 4 1 0.7592801  2.1829996
# 9:    ok 9 -1.4817436 0.5080116 5 5 0.2357030 -0.9953758

# 1) set key
setkey(dt, "type")

# 2) group col-ids by similar operations
id1 <- which(names(dt) %in% c("a", "d", "e"))
id2 <- which(names(dt) %in% c("b","g"))
id3 <- which(names(dt) %in% c("c","f"))

# 3) now use these ids in with .SDcols parameter
dt1 <- dt[, lapply(.SD, sum), by="type", .SDcols=id1]
dt2 <- dt[, lapply(.SD, mean), by="type", .SDcols=id2]
dt3 <- dt[, lapply(.SD, median), by="type", .SDcols=id3]

# 4) merge them.
dt1[dt2[dt3]]

#     type  a  d  e          b          g         c         f
# 1:   bye 20 21 19 -0.6704055  0.9110304 0.3924327 0.2687791
# 2: hello 11 13 16 -0.4936211 -0.4408838 0.6559926 0.5661358
# 3:    ok 14 11 10 -0.5104907  0.9090061 0.5080116 0.5633317

Если/когда у вас много столбцов, создайте список, похожий на тот, который у вас может быть громоздким.

Ответ 2

Это объясняется FAQ 1.6, что вы ищете, quote и eval

что-то вроде

 mycall <- quote(list(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c))))

 DT[, eval(mycall)]

После немного головокружения, здесь очень уродливый способ построения вызова для ddply с помощью .()

myplyrcall <- .(lengtha = length(as.numeric(a)), maxb = max(as.numeric(b)), meanc = mean(as.numeric(c)))

do.call(ddply,c(.data = quote(DF), .variables = 'type',.fun = quote(summarise),myplyrcall))

Вы также можете использовать as.quoted, который имеет метод as.quoted.character для построения с использованием paste0

myplc <-as.quoted(c("lengtha" = "length(as.numeric(a))", "maxb" = "max(as.numeric(b))", "meanc" = "mean(as.numeric(c))"))

Это также можно использовать с data.table!

dtcall <- as.quoted(mylist)[[1]]


DT[,eval(dtcall), by = type]

data.table полностью.

Ответ 3

Другой метод (поддерживающий использование paste или paste0 для построения выражения):

expr <- parse(text=mylist)
DT[, eval( expr ), by=type]
#-------
    type lengtha      maxb     meanc
1: hello       3 0.8265407 0.5244094
2:   bye       3 0.4955301 0.6289475
3:    ok       3 0.9527455 0.5600915

Ответ 4

Я нахожу это тревожным, что, очевидно, eval является частью ответа. Из вашего вопроса мне непонятно, если и почему вы действительно хотите делать то, что, как вы заявляете, хотите. Таким образом, я демонстрирую здесь, что вы также можете использовать функцию:

fun <- function(a,b,c) {
  list(lengtha = length(as.numeric(a)), 
          maxb = max(as.numeric(b)), 
         meanc = mean(as.numeric(c)))  
}

DT[, fun(a,b,c), by=type]

    type lengtha      maxb     meanc
1: hello       3 0.8792184 0.3745643
2:   bye       3 0.8718397 0.4519999
3:    ok       3 0.8900764 0.4511536