Как создать несколько новых столбцов с javascript.table в разных подмножествах

Question

Я хочу создать несколько переменных, которые агрегируют различные подмножества набора данных. Для примера, иллюстрирующего, что у вас есть следующие данные:

DT = data.table(Group1 = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4), 
       Group2 = c(1,1,1,2,2,1,1,2,2,2,1,1,1,1,2,1,1,2,2,2), 
        Var1 = c(1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)) 

Я хочу найти несколько средних значений переменной Var1. Я хочу знать:

• mean(Var1) сгруппирован по Group1
• mean(Var1) только для тех, кто с Group2 == 1, сгруппированным по Group1
• mean(Var1) только для тех, кто с Group2 == 2, сгруппированным по Group1

Или, в data.table parlance,

DT[, mean(Var1), by=Group1] 
DT[Group2==1, mean(Var1), by=Group1] 
DT[Group2==2, mean(Var1), by=Group1] 

Очевидно, что вычисление любого из них очень просто. Но я не могу найти хороший способ рассчитать все три из них, так как они используют разные подмножества в i. Решение, которое я использовал до сих пор, генерирует их индивидуально, а затем объединяет их в единую таблицу.

DT_all <- DT[, .(avgVar1_all = mean(Var1)), by = Group1] 
DT_1 <- DT[Group2 == 1, .(avgVar1_1 = mean(Var1)), by = Group1] 
DT_2 <- DT[Group2 == 2, .(avgVar1_2 = mean(Var1)), by = Group1] 
group_info <- merge(DT_all, DT_1, by = "Group1") 
group_info <- merge(group_info, DT_2, by = "Group1") 

group_info 
# Group1 avgVar1_all avgVar1_1 avgVar1_2 
# 1:  1   0.4 0.6666667 0.0000000 
# 2:  2   0.6 1.0000000 0.3333333 
# 3:  3   0.2 0.2500000 0.0000000 
# 4:  4   0.0 0.0000000 0.0000000 

Есть ли более элегантный метод, который я мог бы использовать?

Answer 1

Просто делать это все в одной операции группировки с использованием .SD:

DT[, .(
     all = mean(Var1), 
     grp1 = .SD[Group2==1, mean(Var1)], 
     grp2 = .SD[Group2==2, mean(Var1)] 
    ), 
    by = Group1, 
    .SDcols=c("Group2","Var1") 
    ] 

# Group1 all  grp1  grp2 
#1:  1 0.4 0.6666667 0.0000000 
#2:  2 0.6 1.0000000 0.3333333 
#3:  3 0.2 0.2500000 0.0000000 
#4:  4 0.0 0.0000000 0.0000000 

Answer 2

Вы можете использовать reshape2::dcast:

reshape2::dcast(DT, Group1 ~ Group2, fun=mean, margins="Group2") 


    Group1   1   2 (all) 
1  1 0.6666667 0.0000000 0.4 
2  2 1.0000000 0.3333333 0.6 
3  3 0.2500000 0.0000000 0.2 
4  4 0.0000000 0.0000000 0.0 

@thelatmail отметил в комментарии ниже, что этот подход не очень хорошо масштабируется. В конце концов, margins should be available в data.table's dcast, что, вероятно, будет более эффективным.

Безобразная обходной путь:

DT[, c(
    dcast(.SD, Group1 ~ Group2, fun=mean), 
    all = .(dcast(.SD, Group1 ~ ., fun=mean)$.) 
)] 


    Group1   1   2 all 
1:  1 0.6666667 0.0000000 0.4 
2:  2 1.0000000 0.3333333 0.6 
3:  3 0.2500000 0.0000000 0.2 
4:  4 0.0000000 0.0000000 0.0