r - 使用 data.table 优化分组依据

我想知道当我使用 group by 时，将一列上的某些计算重用于其他列的有效方法是什么。这是一个简化的示例:

dt = data.table(iris)
dt[,.(
  # .N,
  # sum_len = sum(Sepal.Length),
  avg_len   = sum(Sepal.Length)/.N,
  var_len   = sum(Sepal.Length^2)/.N - (sum(Sepal.Length)/.N)^2
),by=  "Species"]

这里我需要重用 sum(Sepal.Length) 和 .N 而不重新计算。

编辑:
一个更完整的例子是当我们也使用 .SD 时:

dt[,c(lapply(.SD, mean),lapply(.SD, var)),by="Species",.SDcols = c("Sepal.Length", "Sepal.Width")]

最佳答案

一种选择是使用 {} 并首先创建汇总变量 ('tmp')，然后将其用于进一步计算

dt[, {
         tmp <- sum(Sepal.Length)/.N
         tmp2 <- sum(Sepal.Length^2)/.N
        .(avg_len = tmp, var_len = tmp2 -(tmp)^2)
     },
        by = Species]
#     Species avg_len  var_len
#1:     setosa   5.006 0.121764
#2: versicolor   5.936 0.261104
#3:  virginica   6.588 0.396256

注意

tmp <- sum(Sepal.Length)/.N
tmp2 <- sum(Sepal.Length^2)/.N

等于

tmp <- mean(Sepal.Length)
tmp2 <- mean(Sepal.Length^2)

关于r - 使用 data.table 优化分组依据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57613373/