將函數應用於具有名稱模式的變量，用於每個具有 NA 值的 id

Question

我有一個數據表，我想在其中計算每個 id 以“金額”開頭的變量組的平均值。

以數量開頭的變量數量可能會有所不同，但在我的真實數據中它們遠遠超過 100（並且一些變量具有 NA 值）。

id  variable    amountA amountB amountC amountD
1   A   8   7   6   2
2   B   6   2   1   2
3   C   6   6   9   4
4   D   1   6   2   7

在我的數據中，我嘗試失敗：

DT[,testvar := apply(DT[ ,grepl("amount",names(DT))],1,mean)]
DT[,testvar := mean(DT[ ,grepl("amount",names(DT))],na.rm=TRUE), by = idvar]

我正在嘗試使用 .EACHI 解決它，但我還沒有弄清楚。 任何想法或評論都非常感謝。

示例表：

structure(list(id = 1:4, variable = structure(1:4, .Label = c("A", 
"B", "C", "D"), class = "factor"), amountA = c(8L, 6L, 6L, 1L
), amountB = c(7L, 2L, 6L, 6L), amountC = c(6L, 1L, 9L, 2L), 
    amountD = c(2L, 2L, 4L, 7L)), .Names = c("id", "variable", 
"amountA", "amountB", "amountC", "amountD"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 1

這是一個可能的解決方案，采用了 Arun 的一些建議：

DT[, testvar:=rowMeans(.SD, na.rm=T), .SDcols=grep("^amount", names(DT), value=T)]

產生：

   id variable amountA amountB amountC amountD testvar
1:  1        A       8       7       6       2    5.75
2:  2        B       6       2       1       2    2.75
3:  3        C       6       6       9       4    6.25
4:  4        D       1       6       2       7    4.00

我們用.SDcols和grep定義我們想要成為內部.SD對象的一部分的列，然后我們只是rowSums結果.SD 。

在最新版本的data.table您可以通過使用.SDcols patterns來快捷方式：

DT[, testvar := rowMeans(.SD, na.rm = TRUE), .SDcols = patterns('amount')]