在data.table中同时更新和选择

Question

我有一个数据表，看起来像这样：

# Load library
library(data.table)

# Set RNG seed
set.seed(-1)

# Create data table
dt <- data.table(year = 2000:2019,
                 value = runif(20))

# Peek
dt
#>     year      value
#>  1: 2000 0.48666718
#>  2: 2001 0.19136526
#>  3: 2002 0.99327188
#>  4: 2003 0.14670268
#>  5: 2004 0.24158948
#>  6: 2005 0.53710122
#>  7: 2006 0.35821235
#>  8: 2007 0.87191898
#>  9: 2008 0.39259106
#> 10: 2009 0.21656725
#> 11: 2010 0.79346199
#> 12: 2011 0.26007283
#> 13: 2012 0.26831560
#> 14: 2013 0.53564863
#> 15: 2014 0.29142160
#> 16: 2015 0.94810504
#> 17: 2016 0.06352872
#> 18: 2017 0.09133961
#> 19: 2018 0.31097680
#> 20: 2019 0.76861987

我想计算标准分数value，然后删除value变量。为此，我使用了链接：在第一组方括号中计算标准分数（ss），然后在第二组方括号中选择列year，ss然后删除value。

# Calculate standard score and drop 'value' column
dt[, ss := as.vector(scale(value))][, .(year, ss)]
#>     year         ss
#>  1: 2000  0.1656755
#>  2: 2001 -0.8473906
#>  3: 2002  1.9036392
#>  4: 2003 -1.0006105
#>  5: 2004 -0.6750908
#>  6: 2005  0.3386950
#>  7: 2006 -0.2750031
#>  8: 2007  1.4873246
#>  9: 2008 -0.1570631
#> 10: 2009 -0.7609324
#> 11: 2010  1.2181692
#> 12: 2011 -0.6116816
#> 13: 2012 -0.5834039
#> 14: 2013  0.3337118
#> 15: 2014 -0.5041362
#> 16: 2015  1.7486893
#> 17: 2016 -1.2859481
#> 18: 2017 -1.1905397
#> 19: 2018 -0.4370499
#> 20: 2019  1.1329455

^{由reprex软件包（v0.3.0）创建于2019-08-07}

这是我想要的结果。

我的问题：在这种情况下，我是否必须使用链条？是否有一种方法可以更新（即，计算ss）并选择一组中想要的列[]？

Answer 1

显然，您正在寻找简单的方法dt[, .(year, ss = scale(value))]。您可以通过选择列表中的列来对data.table进行子集化，并且在该列表中还可以创建新的向量。