r - data.table - 複数の列によるデータtableの結果を丸めて返します。

Question

私は前の質問（r - data.table - Why is the data.table result 1 numeric value when it should be rounded to 3 decimal places?）について約data.tableと数値結果の表示を求めました。コメントは私がただby = cylを使用することを示唆しますが、それは私にdplyrの結果を与えません。したがって、私はここで新しい質問をしています。

data.tableと同じ結果（下記のdplyrコードを参照）を得るにはどうすればよいですか？

# using dplyr 
mtcars1 %>% 
group_by(cyl) %>% 
select(disp) %>% 
mutate(displace = round(disp/sum(disp), digits = 3)) 

# Adding missing grouping variables: `cyl` 
# Source: local data frame [32 x 3] 
# Groups: cyl [3] 
# 
#  cyl disp displace 
# <dbl> <dbl> <dbl> 
# 1  4 108.0 0.093 
# 2  4 146.7 0.127 
# 3  4 140.8 0.122 
# 4  4 78.7 0.068 
# 5  4 75.7 0.065 
# 6  4 71.1 0.061 
# 7  4 120.1 0.104 
# 8  4 79.0 0.068 
# 9  4 120.3 0.104 
# 10  4 95.1 0.082 
# # ... with 22 more rows 

私は、この（上記の以前の記事を参照してください）試してみました：（それは働いていますが、：How to group data.table by multiple columns?を）これは、ここでは動作しません

# Group cars by number of cylinders and the computed share of displacement 
# using data.table 
setkey(mtcars2, "cyl") 
mtcars2[ , .(displace = round(disp/sum(disp), digits = 3)), by = list(cyl, disp)] 

# cyl disp displace 
# 1: 4 108.0  1 
# 2: 4 146.7  1 
# 3: 4 140.8  1 
# 4: 4 78.7  1 
# 5: 4 75.7  1 
# 6: 4 71.1  1 
# 7: 4 120.1  1 
# 8: 4 79.0  1 
# 9: 4 120.3  1 
# 10: 4 95.1  1 
#  cyl disp displace 

を

mtcars2[ , displace = round(disp/sum(disp), digits = 3), by = list(cyl, disp)] 

# Error in `[.data.table`(mtcars2, , displace = round(disp/sum(disp), digits = 3), : 
# unused argument (displace = round(disp/sum(disp), digits = 3)) 

これは」doesnの（r - data.table - Why is the data.table result 1 numeric value when it should be rounded to 3 decimal places?で提案されているように）すべての列を提供してください：

mtcars2[ , .(displace = round(disp/sum(disp), digits = 3)), by = cyl] 

ありがとうございます。

Answer 1

:=を使用していない、すなわち、data.tableでsummary構文を使用して、あなたが位置jでリストの列を追加して、結果の列を含めることができます。

mtcars2[,.(displace = round(disp/sum(disp), digits = 3), disp), by = cyl] 

# cyl displace disp 
# 1: 6 0.125 160.0 
# 2: 6 0.125 160.0 
# 3: 6 0.201 258.0 
# 4: 6 0.175 225.0 
# 5: 6 0.131 167.6 
# 6: 6 0.131 167.6 
# 7: 6 0.113 145.0 
# ...