假设我有以下data.table：
set.seed(123)
dt <- data.table (id=1:10,
group=sample(LETTERS[1:3], 10, replace=TRUE),
val=sample(1:100, 10, replace=TRUE),
ltr=sample(letters, 10),
col5=sample(100:200, 10)
)
setkey(dt, id)
(dt)
# id group val ltr col5
# 1: 1 A 96 x 197
# 2: 2 C 46 r 190
# 3: 3 B 68 p 168
# 4: 4 C 58 w 177
# 5: 5 C 11 o 102
# 6: 6 A 90 v 145
# 7: 7 B 25 k 172
# 8: 8 C 5 l 120
# 9: 9 B 33 f 129
# 10: 10 B 96 c 121
现在我想通过 group 与分组处理它，每一组中，我需要通过 val 列订购记录，然后做每一有序组内的一些操作（例如，从 ltr 值添加一列以合并）：
# id group val ltr letters
# 1 6 A 90 v v_x
# 2 1 A 96 x v_x
# 3 7 B 25 k k_f_p_c
# 4 9 B 33 f k_f_p_c
# 5 3 B 68 p k_f_p_c
# 6 10 B 96 c k_f_p_c
# 7 8 C 5 l l_o_r_w
# 8 5 C 11 o l_o_r_w
# 9 2 C 46 r l_o_r_w
# 10 4 C 58 w l_o_r_w
（在此示例中，整个表已订购，但这不是必需的）
这就是我想象的代码：
dt1 <- dt[,
{
# processing here, reorder somehow
# ???
# ...
list(id=id, ltr=ltr, letters=paste0(ltr,collapse="_"))
},
by=group]
提前感谢任何想法！
UPD . 如答案中所述，对于我的例子，我可以简单地按 group 然后按 val 进行排序 . 如果我需要做几个不同的排序？例如，我想按 col5 排序并添加 col5diff 列，它将显示 col5 值的差异：
# id group val ltr col5 letters col5diff
# 1: 6 A 90 v 145 v_x
# 2: 1 A 96 x 197 v_x 52
# 3: 10 B 96 c 121 k_f_p_c
# 4: 9 B 33 f 129 k_f_p_c 8
# 5: 3 B 68 p 168 k_f_p_c 47
# 6: 7 B 25 k 172 k_f_p_c 51
# 7: 5 C 11 o 102 l_o_r_w
# 8: 8 C 5 l 120 l_o_r_w 18
# 9: 4 C 58 w 177 l_o_r_w 75
#10: 2 C 46 r 190 l_o_r_w 88
好的，对于这个例子， letters 和 col5diff 的计算是独立的，所以我可以简单地连续执行：
setkey(dt, "group", "val")
dt[, letters := paste(ltr, collapse="_"), by = group]
setkey(dt, "group", "col5")
dt<-dt[, col5diff:={
diff <- NA;
for (i in 2:length(col5)) {diff <- c(diff, col5[i]-col5[1]);}
diff; # updated to use := instead of list - thanks to comment of @Frank
}, by = group]
但如果我需要同时使用这两个排序（单个 {} 块），我也很高兴知道该怎么做 .
2 回答
除非我遗漏了某些内容，否则这只需要将
data.table的key设置为group和val：您会看到值是自动排序的 . 现在您可以通过
group进行子集化：我想你只是在寻找
order或者，如果您不想按引用添加列：