R - 使用 with 时 data.table 不分组

Question

更新 - with = F 似乎与 j 中的表达式不兼容，并且与（至少某些）by = 情况不兼容。

采用以下场景并尽可能简化：

dt <- data.table(group1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "b"),
                 group2 = c("x", "x", "y", "y", "z", "z"),
                 data = c(rep(T, 3), rep(F, 3)))

dt[
  ,
  3,
  with = F,
  by = list(group1, group2)
]

    data
1:  TRUE
2:  TRUE
3:  TRUE
4: FALSE
5: FALSE
6: FALSE
> 

dt[
  ,
  data,
  by = list(group1, group2)
]

   group1 group2  data
1:      a      x  TRUE
2:      a      x  TRUE
3:      a      y  TRUE
4:      b      y FALSE
5:      b      z FALSE
6:      b      z FALSE
>

表达式行为在?data.table中以迂回的方式记录：

单个列名，单个列名表达式，list() 列名表达式，计算结果为列表的表达式或函数调用（包括 data.frame 和 data.table，它们也是列表） , 或（当 with=FALSE 时）要选择的名称或位置向量。

我在文档中没有看到任何关于 with = F 禁用 by = 的文档，但在这种情况下似乎确实如此。

---

我遇到了一个问题，data.table 使用或忽略 by =，具体取决于我是否使用 with = F。

library(data.table)

dt <- data.table(group1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "b"),
                 group2 = c("x", "x", "y", "y", "z", "z"),
                 data = c(rep(T, 3), rep(F, 3)))

# without with = F

dt[
  as.vector(!is.na(dt[, 3, with = F])),
  sum(data),
  by = list(group1, group2)
]
>
   group1 group2 V1
1:      a      x  2
2:      a      y  1
3:      b      y  0
4:      b      z  0 

# with = F

dt[
  as.vector(!is.na(dt[, 3, with = F])),
  sum(3),
  with = F,
  by = list(group1, group2)
]
>
    data
1:  TRUE
2:  TRUE
3:  TRUE
4: FALSE
5: FALSE
6: FALSE

我尝试使用数字向量和by = 的字符向量，但都不起作用。

sum() 是一个示例函数，当我不使用 j 上的函数时，我遇到了同样的基本问题。

最后，我需要使用with = F 在for 循环中遍历data.table 的多个列。

有什么建议吗？

Answer 1

具有命名列的数据的一个好的经验法则是 - 永远不要使用列号 - 列有时会重新排列，这可能会使您的代码完全损坏。当然，对于任何经验法则，都有例外，但您需要证明您的案例值得例外，所以我假设现在不是。

所以，如果你正在输入你会做的代码：

dt[!is.na(data), sum(data), by = .(group1, group2)]

如果你在变量中使用列名，你会这样做：

col = "data"
dt[!is.na(get(col)), sum(get(col)), by = .(group1, group2)]

---

至于将by 与with = FALSE 一起使用-该模式旨在与data.frame 兼容，它没有by 参数，但即使您支持by 参数，结果将是微不足道的，因为j-expression 在with = FALSE 模式下总是被解释为一个完整的列（就像在data.frame 中一样）。