r - 如何计算与data.table中的加权平均值的偏差？

我想计算data.table中许多变量与（加权）平均值的偏差。

让我们看一下这个示例集：

mydt <- data.table(
    id = c(1, 2, 2, 3, 3, 3),
    x = 1:6,
    y = 6:1,
    w = rep(1:2, 3)
)

mydt
   id x y w
1:  1 1 6 1
2:  2 2 5 2
3:  2 3 4 1
4:  3 4 3 2
5:  3 5 2 1
6:  3 6 1 2

我可以按以下方式计算x和y的加权均值：

mydt[
    ,
    lapply(
        as.list(.SD)[c("x", "y")],
        weighted.mean, w = w
    ),
    by = id
]

（由于this错误，我使用相对复杂的as.list(.SD)[...]构造而不是.SDcols。）

我试图首先为每一行创建均值，但没有找到如何将:=与lapply()结合在一起。

最佳答案

只需调整加权平均值计算：

mydt[
    ,
    lapply(
        .SD[, .(x, y)],
        function(var) var - weighted.mean(var, w = w)
    ),
    by = id
]

   id       x       y
1:  1  0.0000  0.0000
2:  2 -0.3333  0.3333
3:  2  0.6667 -0.6667
4:  3 -1.0000  1.0000
5:  3  0.0000  0.0000
6:  3  1.0000 -1.0000

该解决方案通过建议的@DavidArenburg符号简化来更新。