如何在data.table中添加延遲並導致每個觀察結果中的更多變量排除NA？

Question

我有一個類似這樣的data.table：

library(data.table)
mydt <- data.table(id = LETTERS[1:6], x = 1:6, y = 2:3) 
> mydt
   id x y
1:  A 1 2
2:  B 2 3
3:  C 3 2
4:  D 4 3
5:  E 5 2
6:  F 6 3

我想替換值列，添加滯后並導致每個觀察（即x[-1] + x + x[1] ）。 我可以使用驚人的shift()功能做這樣的事情。

cols <- c('x', 'y')
mydt[
    ,
    (cols) := shift(.SD, 1) + .SD + shift(.SD, 1, type = 'lead'),
    .SDcols = cols
][]
   id  x  y
1:  A NA NA
2:  B  6  7
3:  C  9  8
4:  D 12  7
5:  E 15  8
6:  F NA NA

但是這會為沒有超前/滯后值的行引入NA。 如何修改計算以僅對這些行使用可用的兩個值（如na.rm = TRUE ）？ 這樣輸出就可以了

   id  x  y
1:  A  3  5
2:  B  6  7
3:  C  9  8
4:  D 12  7
5:  E 15  8
6:  F 11  5

我嘗試使用sum(..., na.rm = TRUE)而不是+運算符，但這給出了錯誤： Error in sum(shift(.SD, 1), .SD, shift(.SD, 1, type = "lead"), na.rm = TRUE) : invalid 'type' (list) of argument 。

我也試過以下但是顯然會給出其他的東西。

mydt[
    ,
    (cols) := lapply(
        .SD, 
        function(x) sum(shift(x, 1), x, shift(x, 1, type = 'lead'), na.rm = TRUE)
    ),
    .SDcols = cols
][]
   id   x  y
1:  A 126 90
2:  B 126 90
3:  C 126 90
4:  D 126 90
5:  E 126 90
6:  F 126 90

Answer 1

正如@akrun和@DavidArenburg指出的那樣， shift函數有一個fill參數來解決問題。

cols <- c('total_open', 'total_send')
mydt[
    ,
    (cols) := shift(.SD, 1, fill = 0) + .SD + shift(.SD, 1, type = 'lead', fill = 0),
    .SDcols = cols
][]
   id  x y
1:  A  3 5
2:  B  6 7
3:  C  9 8
4:  D 12 7
5:  E 15 8
6:  F 11 5