Data.table: [R-Forge # 5222] 'introuvable' lorsque DT [, list (sum (non-.SD-col), lapply (.SD, mean)), by = ..., .SDcols = ...]

Créé le 8 juin 2014  ·  12Commentaires  ·  Source: Rdatatable/data.table

Soumis par: Matt Weller; Attribué à: Personne; Lien R-Forge

Lorsque vous utilisez .SDcols (dans le but d'appliquer une fonction à plusieurs colonnes), je ne peux pas référencer d'autres colonnes dans la table d'origine (v1) en utilisant la syntaxe suivante:

dt = data.table(grp=c(2,3,3,1,1,2,3), v1=1:7, v2=7:1, v3=10:16)
dt.out = dt[, c(v1 = sum(v1),  lapply(.SD,mean)), by = grp, .SDcols = v2:v3]
# Error in `[.data.table`(dt, , list(v1 = sum(v1), lapply(.SD, mean)), by = grp,  : 
#   object 'v1' not found

Une erreur similaire se produit lorsque j'utilise c au lieu de list, il est clair que la colonne v1 n'est pas accessible dans la clause j .

J'ai eu recours au code suivant qui inclut la colonne v1, même si je ne veux pas que cela soit inclus dans la partie lapply , je dois la supprimer après le calcul.

sd.cols = c("v1","v2", "v3")
dt.out = dt[, c(sum.v1 = sum(v1), lapply(.SD,mean)), by = grp, .SDcols = sd.cols]

Selon eddi sur Stackoverflow, il s'agit d'un bogue et il m'a demandé de le signaler. Je ne peux pas fournir beaucoup plus de détails car je ne sais pas exactement quelle partie il pense être un bogue, en regardant la réponse acceptée par Arun et leur discussion qui s'ensuivra mettra en évidence où mais le problème réside.

Voici le message SO pertinent.

High bug
Source
picture arunsrinivasan

Tous les 12 commentaires

Un autre article à mettre à jour: http://stackoverflow.com/questions/27755518/data-table-sd-lapply-multiple-columns-in-argument

arunsrinivasan picture arunsrinivasan le 4 janv. 2015

Peu en retard, mais en ajoutant cette question de la mine à la pile

MichaelChirico picture MichaelChirico le 11 juil. 2015

Je n'ai même pas pensé à cela comme un bogue, généralement je fournis des champs obligatoires supplémentaires à .SDcols et plus tard dans j J'utilise .SD[, !"total", with=FALSE] pour exclure les colonnes indésirables.

jangorecki picture jangorecki le 11 juil. 2015

C'est une autre bonne solution de contournement, je me demande la différence de performance par rapport à l'utilisation de dt$total . Et oui, ce genre de danse de la ligne entre FR et bug, IMO.

MichaelChirico picture MichaelChirico le 11 juil. 2015

Renverser cela à nouveau. On dirait que cela pourrait être une solution très importante. cette question semble liée et pourrait être résolue via DT[, (deltaColsNewNames) := lapply(.SD, normalDelta, price), .SDcols = deltaColsNames]

DavidArenburg picture DavidArenburg le 19 août 2015

Voici un autre cas simple où cela serait utile: http://stackoverflow.com/a/32498711/1191259

franknarf1 picture franknarf1 le 10 sept. 2015

Voici un autre cas simple qui en souffre: http://stackoverflow.com/questions/32944060/using-data-table-to-calculate-new-columns/32944519#32944519

rentrop picture rentrop le 5 oct. 2015

Un autre à mettre à jour une fois corrigé: http://stackoverflow.com/q/32915770/1191259

franknarf1 picture franknarf1 le 9 oct. 2015

Yay! nous pouvons maintenant faire ceci:

require(data.table)
dt = data.table(grp=c(2,3,3,1,1,2,3), v1=1:7, v2=7:1, v3=10:16)
dt.out = dt[, c(v1 = sum(v1),  lapply(.SD,mean)), by = grp, .SDcols = v2:v3]
  #  grp v1  v2   v3
# 1:   2  7 4.5 12.5
# 2:   3 12 4.0 13.0
# 3:   1  9 3.5 13.5
arunsrinivasan picture arunsrinivasan le 8 mars 2016
👍1

Mise à jour de tous les messages SO liés ici. Merci à tous.

arunsrinivasan picture arunsrinivasan le 8 mars 2016
👍1

Merci, @arunsrinivasan. J'attendais ce correctif depuis quelques années.

DavidArenburg picture DavidArenburg le 8 mars 2016

Impressionnant! Merci

rentrop picture rentrop le 8 mars 2016
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