在 R data.table 中,可以通过传递列名列表 (value.var=( 以及聚合函数列表 (fun.aggregate=( 来重塑多个列。当这些列表显式传递给函数参数时,这很有效。如果列表作为变量传递,则似乎会导致错误条件。
例如,让我们创建一个数据表dt
如下所示:
dt = data.table(x=sample(5,20,TRUE), y=sample(2,20,TRUE),
z=sample(letters[1:2], 20,TRUE), d1 = runif(20), d2=1L)
对两列 d1 和 d1 的整形操作适用于按如下方式传递的参数:
dcast(dt, x + y ~ z, fun=list(sum, mean), value.var=list("d1", "d2"))
但是,当参数作为命名变量传递时,相同的操作将失败。
funs = list(sum, mean)
vars = list("d1", "d2")
dcast(dt, x + y ~ z, fun=funs, value.var=vars)
错误消息是:
Error in aggregate_funs(fun.call, lvals, sep, ...) :
When 'fun.aggregate' and 'value.var' are both lists, 'value.var' must be either of length =1 or =length(fun.aggregate)
这是一个错误,还是我以错误的方式处理这个问题?
更新:在 Windows 上的 R 版本 3.5.0 和 data.table 版本 1.11.4 中试用。在实际场景中,我的表有 171 列和超过 300,000 行。透视操作涉及 31 列。我在尝试将函数参数作为变量而不是长"原位"列表传递时意外遇到错误。我正在寻找为什么会发生此错误情况的解释。谢谢!
它期待一个字符向量而不是一个列表:
dcast(dt, x + y ~ z, fun=list(sum, mean), value.var=c("d1","d2"))
x y d1_sum_a d1_sum_b d2_sum_a d2_sum_b d1_mean_a d1_mean_b d2_mean_a d2_mean_b
1: 1 1 0.3437415 1.7922195 1 3 0.3437415 0.5974065 1 1
2: 2 1 0.0000000 0.5831969 0 1 NaN 0.5831969 NaN 1
3: 2 2 0.6644480 0.5086218 1 2 0.6644480 0.2543109 1 1
4: 3 1 2.0642855 0.9072466 3 3 0.6880952 0.3024155 1 1
5: 3 2 0.0000000 0.7751363 0 1 NaN 0.7751363 NaN 1
6: 4 2 0.5024032 0.8132855 1 1 0.5024032 0.8132855 1 1
7: 5 2 0.1153944 0.8494716 1 2 0.1153944 0.4247358 1 1
在运行 R 3.5.0 和 data.table 1.14.1 的 Mac (El Capitan( 上运行