data.table：行、行ごとに関数を持つ列のサブセットを変換する

Question

ほとんどの数値を持つdata.tableを使用すると、列のサブセットを変換して元のデータテーブルに戻すことができますか？一般に、私は別の列として要約統計量を追加したくないだけで、変換された統計量を交換します。

DTがあるとします。名前付きの1列と数値付きの10列があります。私はそのデータテーブルの各行に基底Rの "スケール"関数を使用することに興味がありますが、それらの10個の数値列にのみ適用されます。

これを拡張します。列が多いデータテーブルがあり、の列名をとすると、どのデータポイントで関数を適用するのかを教えてください。定期data.frameで

は私だけだろう：

df[,grep("keyword",colnames(df))] <- t(apply(df[,grep("keyword",colnames(df))],1,scale)) 

私はこれが面倒になります知っているが、いつも私のために働きました。しかし、私はdata.tablesでそれを行う簡単な方法を理解することはできません。

dt[,grep("keyword",colnames(dt)) := scale(grep("keyword",colnames(dt)),center=F)] 

しかし、それはない：

私は画像data.tablesのために働くためにこのような何かをだろう。

EDIT：

DT = data.tableオブジェクト

dt[,grep("keyword",colnames(dt),value=T) := as.data.table(t(apply(dt[,grep("keyword",colnames(dt)),with=F],1,scale)))] 

残念それは「とを必要とします。そのあたりの行スケーリングされたバージョンの列を更新することをやっての

もう一つの例.data.table "部分は、apply関数からの転置された値が行列であるためです。たぶん、data.tableは列の更新時に自動的にマトリックスをdata.tablesに強制する必要がありますか？

Answer 1

あなたが行によってスケールに本当に必要なものならば、あなたは2つの段階でそれをやってみてくださいすることができます助けを

# compute mean/sd: 
mean_sd <- DT[, .(mean(unlist(.SD)), sd(unlist(.SD))), by=1:nrow(DT), .SDcols=grep("keyword",colnames(DT))] 

# scale 
DT[, grep("keyword",colnames(DT), value=TRUE) := lapply(.SD, function(x) (x-mean_sd$V1)/mean_sd$V2), .SDcols=grep("keyword",colnames(DT))]