一步熔断/dcast

Question

我有以下data.table

library(data.table)
testdt <- data.table(var1=rep(c("a", "b"), e=3), p1=1:6, p2=11:16)
#   var1 p1 p2
#1:    a  1 11
#2:    a  2 12
#3:    a  3 13
#4:    b  4 14
#5:    b  5 15
#6:    b  6 16

我需要每个p* 的每个var1 的中值，p* 应该在行中，var1 的不同唯一值在列中。
所以，我正在寻找这个输出：

 variable  a  b
1       p1  2  5
2       p2 12 15

我找到的最简单的方法是：

dcast(melt(testdt, id.vars = "var1", measure.vars = c("p1", "p2")),
      variable ~ var1,
      value.var = "value",
      fun.aggregate = median)

但我觉得我在这里遗漏了一些东西（比如最适合的功能），所以我很想知道一种直接的方法（独特的功能）来做同样的事情。

我知道 reshape2 包的recast 可以用recast(testdt, variable~var1, fun=median, id.var="var1") 解决问题，但我想避免加载另一个包。

编辑：

我正在寻找一种既简单又高效的解决方案。这将应用于具有约 300 列和约 80 行的约 40 个表的列表

Answer 1

如果速度是主要考虑因素，那么如果您首先计算 median，速度会略微提升 23% 左右（尽管以毫秒为单位）。随着数据集大小的增加，该增量也可能会增加，因为要融化的数据越来越少。

library(data.table)
dcast(melt(testdt[, lapply(.SD, median), by=var1], id.vars="var1"), variable ~ var1))

基准测试

Unit: milliseconds

expr                         min       lq    mean   median       uq      max neval
fun.aggregate = median  4.221654 4.453063 4.87418 4.510775 4.579718 35.28569  1000
lapply(.SD, median)     3.196289 3.410711 3.77483 3.461073 3.523096 22.78637  1000