问题：
数据表中dplyr变异和总结的等价物是什么？[副本]
邢英奕
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(max_mpg = max(mpg)) # output one result for each unique group,
# result has nGroups number of rows.
cyl max_mpg
<dbl> <dbl>
1 4 33.9
2 6 21.4
3 8 19.2
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
mutate(max_mpg = max(mpg)) # output the same result for every row in the
# same group, result has same number of rows
# as input
给予
Source: local data frame [32 x 12]
Groups: cyl [3]
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb max_mpg
(dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 21.4
2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 21.4
3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 33.9
4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 21.4
5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 19.2
6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 21.4
7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 19.2
8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 33.9
9 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 33.9
10 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 21.4
...
data.table中这些操作的等价物是什么？
我认为mutate是由
data.table(mtcars) %>%
.[, max := max(mpg), by = cyl]
data.table(mtcars) %>% .[, max(mpg), by = cyl]
cyl V1
1: 6 21.4
2: 4 33.9
3: 8 19.2
共有1个答案
喻选
library(data.table)
MT <- data.table(mtcars)
# summarise
MT[, .(max_mpg = max(mpg)), by = cyl]
cyl max_mpg
1: 6 21.4
2: 4 33.9
3: 8 19.2
# mutate
MT[, max_mpg := max(mpg), by = cyl]
max_mpg被添加到mt，但该命令不显示数据
显示数据：
MT[, max_mpg := max(mpg), by = cyl][]
因为数据有32行，只显示头部：
MT[, max_mpg := max(mpg), by = cyl][,head(.SD, 6)]
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb max_mpg
1: 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 21.4
2: 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 21.4
3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 33.9
4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 21.4
5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 19.2
6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 21.4
MT[, .(max_mpg = max(mpg)), keyby=cyl]
cyl max_mpg
1: 4 33.9
2: 6 21.4
3: 8 19.2
data("mtcars")
setDT(mtcars)[, .(max_mpg = max(mpg)), by = cyl]
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