如何按多列对data.table进行分组? [英] How to group data.table by multiple columns?

问题描述

我正在使用 data.table 包来加速对数据集的一些汇总统计收集.

I'm using the data.table package to speed up some summary statistic collection on a data set.

我很好奇是否有一种方法可以按多个列进行分组.我的数据如下所示:

I'm curious if there's a way to group by more than one column. My data looks like this:

  purchaseAmt        adShown        url
   15.54            00001         150000001
    4.82            00002         150000001
  157.99            05005         776300044
   ...               ...            ...

我可以这样做:

adShownMedian <- df1[,median(purchaseAmt),by="adShown"]

获取每个广告的中位数.我将如何做一些结合了 adShown 和 url 的事情?

to get each ad's median. How would I do something that combines adShown and url?

我已经试过了:

adShownMedian <- df1[,median(purchaseAmt),by=c("adShown","url")]

但没有运气.

有什么建议吗?

推荐答案

使用 by=list(adShown,url) 而不是 by=c("adShown","url")

示例:

set.seed(007) 
DF <- data.frame(X=1:20, Y=sample(c(0,1), 20, TRUE), Z=sample(0:5, 20, TRUE))

library(data.table)
DT <- data.table(DF)
DT[, Mean:=mean(X), by=list(Y, Z)]


     X Y Z      Mean
 1:  1 1 3  1.000000
 2:  2 0 1  9.333333
 3:  3 0 5  7.400000
 4:  4 0 5  7.400000
 5:  5 0 5  7.400000
 6:  6 1 0  6.000000
 7:  7 0 3  7.000000
 8:  8 1 2 12.500000
 9:  9 0 5  7.400000
10: 10 0 2 15.000000
11: 11 0 4 14.500000
12: 12 0 1  9.333333
13: 13 1 1 13.000000
14: 14 0 1  9.333333
15: 15 0 2 15.000000
16: 16 0 5  7.400000
17: 17 1 2 12.500000
18: 18 0 4 14.500000
19: 19 1 5 19.000000
20: 20 0 2 15.000000

这篇关于如何按多列对data.table进行分组?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！