转换data.table中的一组列 [英] Transform a set of columns in a data.table
本文介绍了转换data.table中的一组列的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
A data.table
新手问题。
我想通过对它们应用数学公式来转换 data.table
中的一组列。
A data.table
novice question.
I would like to transform a set of columns in a data.table
by applying a mathematical formula to them. The set of columns must exclude 1 or more of the total number of columns.
在 data.frame
术语I将执行:
data(iris)
head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
iris[, -5] <- iris[, -5] * 1e3
head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5100 3500 1400 200 setosa
2 4900 3000 1400 200 setosa
3 4700 3200 1300 200 setosa
4 4600 3100 1500 200 setosa
5 5000 3600 1400 200 setosa
6 5400 3900 1700 400 setosa
我知道如何选择多列 data.table
:
iris.dt <- data.table(iris)
head(iris.dt[, -5, with = FALSE])
b $ b
或甚至:
or even:
head(iris.dt[, !"Species", with = FALSE])
如何使用 data.table
pass-by-reference?
How to actually transform those selected columns taking advantage of data.table
pass-by-reference?
推荐答案
使用 .SDCols
参数以及引用赋值(
:=
):
DT <- data.table(iris)
DT[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")
:=lapply(.SD, function(x) x*1000), .SDcols=1:4]
# Alternatively you can grab the names the usual way:
# DT[, names(DT)[1:4] := lapply(.SD, function(x) x*1000), .SDcols=1:4]
DT
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
# 1: 5100 3500 1400 200 setosa
# 2: 4900 3000 1400 200 setosa
# 3: 4700 3200 1300 200 setosa
# 4: 4600 3100 1500 200 setosa
# 5: 5000 3600 1400 200 setosa
# ---
# 146: 6700 3000 5200 2300 virginica
# 147: 6300 2500 5000 1900 virginica
# 148: 6500 3000 5200 2000 virginica
# 149: 6200 3400 5400 2300 virginica
# 150: 5900 3000 5100 1800 virginica
这篇关于转换data.table中的一组列的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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