data.table - 除一列外的所有组 [英] data.table - group by all except one column

问题描述

我可以使用 data.table 对除了一个列之外的所有列进行分组吗？我有很多列，所以我宁愿避免写出所有的 colnames 。

我想在表中折叠重复，我知道一个列没有相关性。

  library（data.table） 
 
 DT<  - 结构（列表（N = c（1,2,2），val = c（50,60,60），collapse = c（A，
 B，C）），.Names = c（N，val，collapse），row.names = c（NA，
 -3L），class = c .table，data.frame））
 
> DT 
 N val collapse 
 1：1 50 A 
 2：2 60 B 
 3：2 60 C 
  

也就是说，给定 DT 是否有像 DT [，print SD），by =！collapse] 其中：

  DT [，print（.SD），。（N，val）] 
 collapse 
 1：A 
 collapse 
 1：B 
 2：C $ b （N，val）  

？我认为我可以通过复制和粘贴列名称，但我认为可能有一些优雅的方式来做到这一点。

解决方案

要对除了一个列之外的所有列进行分组，可以使用：

  by = setdiff ）
  




Can I group by all columns except one using data.table? I have a lot of columns, so I'd rather avoid writing out all the colnames.

The reason being I'd like to collapse duplicates in a table, where I know one column has no relevance.

library(data.table)

DT <- structure(list(N = c(1, 2, 2), val = c(50, 60, 60), collapse = c("A", 
"B", "C")), .Names = c("N", "val", "collapse"), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("data.table", "data.frame"))

> DT
   N val collapse
1: 1  50        A
2: 2  60        B
3: 2  60        C

That is, given DT, is there something like like DT[, print(.SD), by = !collapse] which gives:

> DT[, print(.SD), .(N, val)]
   collapse
1:        A
   collapse
1:        B
2:        C

without actually having to specify .(N, val)? I realise I can do this by copy and pasting the column names, but I thought there might be some elegant way to do this too.

解决方案

To group by all columns except one, you can use:

by = setdiff(names(DT), "collapse")

这篇关于data.table - 除一列外的所有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！