在 R 中 data.table 中将函数应用于每行

数据表（data.table）是一个非常强大的 R 包，它允许快速处理大型数据集。在处理数据时，我们经常需要将函数应用于每一行。本文将介绍如何在 R 中的数据表中应用函数，以及一些小技巧。

通过'apply'函数应用函数

数据表中的每一行可以看作一个向量，这时我们可以使用apply()函数。该函数基本结构如下：

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

其中，

• X: 要应用函数的数据集
• MARGIN: 应用函数的方向，1表示行，2表示列
• FUN: 要应用的函数

以下示例演示如何在数据表中应用函数：

library(data.table)
dt <- data.table(x = c(1,2,3), y = c(4,5,6), z = c(7,8,9))

# 定义一个函数
sum_row <- function(row){
    sum(row)
}

# 应用函数
dt[, sum_row(.SD), by = 1:nrow(dt)]

解释：

• dt[, sum_row(.SD), by = 1:nrow(dt)]：在数据表中将sum_row()函数应用到每行，.SD表示子数据集（即每行数据）。

结果如下：

   nrow  V1
1:    1  12
2:    2  15
3:    18

我们可以看到，结果中第一列表示行号，第二列表示每行数字的和。在这个示例中，我们通过指定by = 1:nrow(dt)，将结果按照行号分组。

使用'data.table()'函数

除了使用apply()函数，我们还可以使用 data.table() 函数，然后使用 lapply() 函数应用函数。这可以给我们更大的灵活性。

library(data.table)
dt <- data.table(x = c(1,2,3), y = c(4,5,6), z = c(7,8,9))

# 定义一个函数
square_row <- function(row){
  row^2
}

# 应用函数
dt[, lapply(.SD, square_row)]

解释：

• dt[, lapply(.SD, square_row)]：在数据表中将square_row()函数应用到每行，.SD表示子数据集（即每行数据）。

结果如下：

   x  y  z
1: 1 16 49
2: 4 25 64
3: 9 36 81

使用'rowwise()'函数

由于 R 的dplyr包不适用于数据表（data.table），我们需要使用一种叫做 rowwise() 的适用于数据表的函数来对每一行进行操作。

library(data.table)
library(dplyr)
dt <- data.table(x = c(1,2,3), y = c(4,5,6), z = c(7,8,9))

# 创建data_frame
df <- as.data.frame(dt)

# 应用函数
df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(v = sum(c_across(colnames(df))))

#将data.frame转化为data.table
as.data.table(df) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(v = sum(c_across(colnames(dt))))

解释：

• df %>% rowwise() %>% mutate(v = sum(c_across(colnames(df))))：将 df 转化为哑变量，然后应用函数
• as.data.table(df) %>% rowwise() %>% mutate(v = sum(c_across(colnames(dt))))：将 df 转化为数据表，然后应用函数

结果如下：

   x y z  v
1: 1 4 7 12
2: 2 5 8 15
3: 3 6 9 18

结论

在 R 中使用数据表时，我们可以使用 apply() 函数、data.table() 函数和 rowwise() 函数来将函数应用于每一行。这些技术可以让我们轻松实现数据分析中的大多数问题。