R:列Date列上的data.table .dynamic聚合

我试图在data.table中的动态选择列上执行最小/最大聚合.它适用于数字列但我不能让它在Date列上工作,除非我创建一个临时data.table.

它在我使用名称时有效:

dt <- data.table(Index=1:31, Date = seq(as.Date('2015-01-01'), as.Date('2015-01-31'), by='days'))
dt[, .(minValue = min(Date), maxValue = max(Date))]
# minValue   maxValue
# 1: 2015-01-01 2015-01-31

当我使用= FALSE时,它不起作用:

colName = 'Date'
dt[, .(minValue = min(colName), maxValue = max(colName)), with=F]
# Error in `[.data.table`(dt, , .(minValue = min(colName), maxValue = max(colName)),  : 
# could not find function "."

我可以在数字列上使用.SDcols:

colName = 'Index'
dt[, .(minValue = min(.SD), maxValue = max(.SD)), .SDcols=colName]
#   minValue maxValue
#  1:        1       31

但是当我对Date列执行相同操作时出现错误:

colName = 'Date'
dt[, .(minValue = min(.SD), maxValue = max(.SD)), .SDcols=colName]
# Error in FUN(X[[i]], ...) : 
#   only defined on a data frame with all numeric variables

如果我使用lapply(.SD,min)或sapply(),则日期将更改为数字.

以下工作,似乎并没有浪费内存,而且速度很快.有更好的吗?

a <- dt[, colName, with=F]
setnames(a, 'a')
a[, .(minValue = min(a), maxValue = max(a))]

最佳答案 在你的第一次尝试:

dt[, .(minValue = min(colName), maxValue = max(colName)), with=F]
# Error in `[.data.table`(dt, , .(minValue = min(colName), maxValue = max(colName)),  : 
# could not find function "."

您应该阅读Introduction to data.table小插图以了解= =的含义.如果你知道来自基地R的with()函数会更容易.

在第二个:

dt[, .(minValue = min(.SD), maxValue = max(.SD)), .SDcols=colName]
# Error in FUN(X[[i]], ...) : 
#   only defined on a data frame with all numeric variables

对于带有属性的列的data.frame / data.table,这似乎是min()和max()的问题.这是一个MRE.

df = data.frame(x=as.Date("2015-01-01"))
min(df)
# Error in FUN(X[[i]], ...) : 
#   only defined on a data frame with all numeric variables

要回答您的问题,您可以使用get():

dt[, .(min = min(get(colName)), max = max(get(colName)))]

或者@Frank建议,[[运算符对列进行子集化:

dt[, .(min = min(.SD[[colName]]), max = max(.SD[[colName]]))]

还没有一种更好的方法将.SD应用于多个函数(因为基本R似乎没有一个AFAICT,而data.table尝试尽可能多地使用基本R函数).有一个FR #1063来解决这个问题.如果/何时实现,那么可以做,例如:

# NOTE: not yet implemented, FR #1063
dt[, colwise(.SD, min, max), .SDcols = colName]
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