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通过将行折叠为新的data.tables来创建嵌套的data.tables

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如何创建包含嵌套data.tables的data.table？

示例

set.seed(7908)
dt <- data.table(x=1:5)[,list(y=letters[1:x],z=sample(1:100,x)),by=x]

dt
##     x y  z
##  1: 1 a 13
##  2: 2 a 27
##  3: 2 b 87
##  4: 3 a 85
##  5: 3 b 98
##  6: 3 c  1
##  7: 4 a 53
##  8: 4 b 81
##  9: 4 c 64
## 10: 4 d 45
## 11: 5 a 28
## 12: 5 b 26
## 13: 5 c 52
## 14: 5 d 55
## 15: 5 e 12

所需的输出

对于dt中x的每个唯一值，折叠行并创建一个data.table，其中列y和z包含在单个dt列中 . 结果应如下所示：

##    x        dt.yz
## 1: 1 <data.table>
## 2: 2 <data.table>
## 3: 3 <data.table>
## 4: 4 <data.table>
## 5: 5 <data.table>

在我的实际例子中，我有几个具有不同列的数据表，我想将它存储在单个元数据表中 .

r nested data.table

1 回答

  • 6

    使用y和z作为列创建data.table，然后将其包装在列表中，以便它可以在一行中"stuffed" . 将其包装在另一个列表中，您可以在其中分配生成的列名称 . 使用 by=x 为x的每个唯一值执行此操作 .

    dt2 <- dt[, list(dt.yz=list(data.table(y, z))), by=x]
dt2
##    x        dt.yz
## 1: 1 <data.table>
## 2: 2 <data.table>
## 3: 3 <data.table>
## 4: 4 <data.table>
## 5: 5 <data.table>

    正如Arun指出的那样，使用 .SD 更短更快，可能更方便：

    dt2 <- dt[, list(dt.yz=list(.SD)), by=x]
## dt.yz will include all columns not in the `by=`;
## Use `.SDcols=` to select specific columns

    要在以后获取data.table的值，请根据所需的x值对meta data.table（dt2）进行子集化，然后获取dt列表中的第一个元素（即嵌套的data.table） . yz专栏 .

    dt2[x==5,dt.yz[[1]]]
##    y  z
## 1: a 28
## 2: b 26
## 3: c 52
## 4: d 55
## 5: e 12
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