选择数据表中的连续和非连续列，如dplyr的group_by

xiozqbni 于 2023-04-03 发布在其他

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group_by的好处是它允许你选择连续的列：然后如果有不连续的，可以用“，”分隔。但是，在data.table中似乎不能这样做

library(data.table)

# create a sample data.table
dt <- data.table(a = c("A", "A", "B", "B"), b = c(1, 2, 3, 4), c = c(5, 6, 7, 8), d = c(9, 10, 11, 12))

# group by columns a, b, c, and d
dt[, .(sum(b)), by = .(a, c:d)]

有办法做到吗？

来源：https://stackoverflow.com/questions/75866741/select-both-consecutive-and-non-consecutive-columns-in-data-table-like-in-group

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按热度按时间

ilmyapht1#

像这样使用subset.data.table：

dt[, .(sum(b)), by = names(subset(dt, select = c(a, c:d)))]
##    a c  d V1
## 1: A 5  9  1
## 2: A 6 10  2
## 3: B 7 11  3
## 4: B 8 12  4

或

dt[, .(sum(b)), by = setdiff(names(dt), "b")]

或者使用collapse包中的slt，我们可以写出下面的代码。dplyr中的select也可以用来代替slt，代价是增加一些额外的字符。

library(data.table)
library(collapse)
dt[, .(sum(b)), by =  names(slt(dt, a, c:d))]

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