如何在将多个函数应用到多个变量后重塑数据表？ [英] How to reshape data table after applying multiple functions to multiple variables?
问题描述
我有以下示例数据：
主机名日期时间hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95
1：hostname1 2015-01-26 00:15:22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：hostname1 2015-01-26 00:30:24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：hostname1 2015-01-26 00:45:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：hostname1 2015-01-26 01:00:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：hostname1 2015-01-26 01:15:28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：hostname1 2015-01-26 01:30:29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk98 hdisk97 hdisk99 hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk112 hdisk111 hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk118 hdisk117 hdisk119 hdisk122
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk15 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk31 hdisk45 hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk56 hdisk55 hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 ：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk51 hdisk69 hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk86 hdisk82 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk133 hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk145 hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1：0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0
4：0 0 0 0 0
5：0 0 0 0 0
6：0 0 0 0 0
我要做的是取每个hdisk列的平均值，加权平均值和最大值，转置这些数据，然后按加权平均值，最大值和平均值排序。然后转换回条形图中的绘图。我们去...
首先获取摘要信息（mean，weighted.mean和max）：
＃创建I / O数据的摘要（avg，wavg，max）...
c< - grep（hdisk，名称（DISKAVGRIO））
b< - c（Avg WAVg，Max）
wavg = function（x）{
wavg.return< - weighted.mean（x，x）
if（is.nan（wavg.return） ）{
return（0）
} else {
return（wavg.return）
}
}
my.summary = function （x）list（avg = mean（x），wavg = wavg（x），max = as.numeric（max（x）））
DT←DISKAVGRIO [，lapply（.SD，my.summary ），.SDcols = c]
DT [，`summary`：= list（Avg，WAvg，Max）]
setcolorder（DT，c（summary，setdiff我有以下数据表： p>
摘要hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95 hdisk98 hdisk97 hdisk99
1：Avg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：WAvg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：Max 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110 hdisk112 hdisk111
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122 hdisk123 hdisk124
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8 hdisk12 hdisk9
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3： 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28 hdisk33 hdisk32
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36 hdisk31 hdisk45
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50 hdisk56 hdisk55
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk62 hdisk65 hdisk64 hdisk67 hdisk66 hdisk60 hdisk51 hdisk69
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81 hdisk80 hdisk83
1： 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132 hdisk133
1：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144 hdisk145
1： 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1：0 0 0 0
2：0 0 0 0
3：0 0 0 0
然后我从wide转换为long：
＃从wide to long ...
d< - grep（hdisk，names（DT），value = T）
DT_mdf< - melt（DT，
id.vars =summary ，
measure.vars = d，
variable.name =hdisks，
value.name =percentage）
并获取以下数据表：
摘要hdisks percentage
1：Avg hdisk86 0
2：WAvg hdisk86 0
3：Max hdisk86 0
4：Avg hdisk88 0
5：WAvg hdisk88 0
- -
446：WAvg hdisk148 0
447：Max hdisk148 0
448：Avg hdisk149 0
449：WAvg hdisk149 0
450：Max hdisk149 0
$ b 然后，我尝试转置：
＃Transpose to sort by wavg ...
DT3 < - dcast（DT_mdf，summary〜hdisks）
我得到错误消息：
使用百分比作为值列：使用值。 var重写。
sort.int中的错误（x，na.last = na.last，递减=递减，...）：
'x'必须是原子
如果我尝试设置value.var = percentage，我会收到以下错误信息：
match（x，table，nomatch = 0L）时出错：
'match'需要向量参数
为什么这不工作？显然它假设工作。有人有什么想法？
解决方案您的函数返回列表因此在每个列上使用 lapply（）会导致聚合结果的每个单元格也作为列表。您应该能够通过查看所有列的类来检查这一点。 dcast（）正在寻找原子类型。
在这种情况下（由于缺少MRE测试），code> c（）
而不是 list（）： summary.funs = c（mean，wavg，max）
my.summary = function c（平均值（x），wavg（x），as.numeric（max（x）））
DT <-DISKAVGRIO [，lapply（.SD，my.summary），.SDcols = c] summary：= summary.funs]
会得到最终格式的结果。
data.table简介 vignette介绍如何有效地使用 j 以所需的格式获取数据。
也可以使用
对于vignettes的更新，书签/检查入门页面。另请留意问题＃944 和 CRAN data.table 页面，用于与当前版本对应的晕影。
I have the following sample data:
Hostname Date-Time hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95
1: hostname1 2015-01-26 00:15:22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: hostname1 2015-01-26 00:30:24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: hostname1 2015-01-26 00:45:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: hostname1 2015-01-26 01:00:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: hostname1 2015-01-26 01:15:28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: hostname1 2015-01-26 01:30:29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk98 hdisk97 hdisk99 hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk112 hdisk111 hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk31 hdisk45 hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk56 hdisk55 hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk51 hdisk69 hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk133 hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk145 hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0
What I'm trying to do is to take the mean, weighted.mean, and max values of each hdisk column, transpose this data to then sort by weighted.mean, max and mean. Then transpose back to plot in a bar chart. Here we go...
First taking the summary info (mean, weighted.mean, and max):
# Creating summary of I/O data (avg, wavg, max)...
c <- grep( "hdisk", names(DISKAVGRIO))
b <- c("Avg", "WAvg", "Max")
wavg = function(x) {
wavg.return <- weighted.mean(x, x)
if (is.nan(wavg.return)) {
return(0)
} else {
return(wavg.return)
}
}
my.summary = function(x) list(avg = mean(x), wavg = wavg(x), max = as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c]
DT[, `summary` := list("Avg", "WAvg", "Max")]
setcolorder(DT, c("summary", setdiff(names(DT), "summary")))
Them I have the following data table:
summary hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95 hdisk98 hdisk97 hdisk99
1: Avg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: WAvg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: Max 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110 hdisk112 hdisk111
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122 hdisk123 hdisk124
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8 hdisk12 hdisk9
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28 hdisk33 hdisk32
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36 hdisk31 hdisk45
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50 hdisk56 hdisk55
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57 hdisk51 hdisk69
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81 hdisk80 hdisk83
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132 hdisk133
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144 hdisk145
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0
2: 0 0 0 0
3: 0 0 0 0
Then I transform from wide to long:
# Converting from wide to long...
d <- grep("hdisk", names(DT), value = T)
DT_mdf <- melt(DT,
id.vars="summary",
measure.vars=d,
variable.name="hdisks",
value.name="percentage")
And get the following data table:
summary hdisks percentage
1: Avg hdisk86 0
2: WAvg hdisk86 0
3: Max hdisk86 0
4: Avg hdisk88 0
5: WAvg hdisk88 0
---
446: WAvg hdisk148 0
447: Max hdisk148 0
448: Avg hdisk149 0
449: WAvg hdisk149 0
450: Max hdisk149 0
Then, I try to transpose:
# Transpose to sort by wavg...
DT3 <- dcast(DT_mdf, summary ~ hdisks)
And I get the error message:
Using percentage as value column: use value.var to override.
Error in sort.int(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing, ...) :
'x' must be atomic
If I try to set value.var = percentage I get the following error message:
Error in match(x, table, nomatch = 0L) :
'match' requires vector arguments
Why this is not working? Aparently it suppose to work. Somebody has any idea?
解决方案 Your function returns a list, and using lapply() on each column therefore results in each cell of the aggregated result as a list as well. You should be able to check this by looking at the class of all the columns. dcast() is looking for atomic type.
It's much more straightforward to get to your final result by using c() instead of list() in this case (note tested due to lack of MRE):
summary.funs = c("mean", "wavg", "max")
my.summary = function(x) c(mean(x), wavg(x), as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c][, summary := summary.funs]
should get you the result in the final format.
The Introduction to data.table vignette explains how to efficiently use j to get the data in the format you desire.
Also of use might be the Efficient reshaping using data.tables vignette.
For updates on vignettes, bookmark/check the Getting started page on project wiki. Also keep an eye on issue #944 and the CRAN data.table page for vignettes corresponding the current version.
这篇关于如何在将多个函数应用到多个变量后重塑数据表？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！
