我有一个包含一堆列的数据表,例如:
dt<-data.table(matrix(runif(10*10),10,10))
我想对数据表执行一些操作,例如生成相关矩阵(cor(dt)).为此,我想删除一些包含非数字值或某个范围之外的值的列.
假设我想找到不包括V1,V2,V3和V5的相关矩阵.
这是我目前的做法:
cols<-!(colnames(dt)=="V1" | colnames(dt)=="V2" | colnames(dt)=="V3" | colnames(dt)=="V5")
new_dt<-subset(dt,,cols)
cor(new_dt)
考虑到data.table语法通常很优雅,我发现这非常麻烦.有没有更好的方法呢？
A) 而不是这个 (where cars <- data.table(cars))
cars[ , .(`Totals:`=.N), by=speed]
我需要这个
strColumnName <- "Totals:"
cars [ , strColumnName = .N, by=speed]
怎么做？
B）类似（更一般的情况） - 而不是这个：
cars[ dist > 50, .(`Totals:`=.N, x=dist*100), by=speed]
我需要这个：
strFactor <- "dist"
cars[ strFactor > 50, .(`Totals:`=.N, x=strFactor*100), by=speed]
这个问题是关于在 data.table 中分配/引用列名变量的一般方法，即在“j”（RHS 和 LHS）以及“i”和“by”中 - 动态。当在代码中的其他地方选择时这是必需的（例如，用户我在闪亮的应用程序中输入它们）
C) 涉及 i,j 和 by 的一般情况 - 而不是这样：
cars[ dist > 50, .(`Totals x Factor: ` = .N * dist), by=speed]
我需要这个：
strFactor <- "dist";
strNewVariable <- "Totals x …