Spaltennummern beziehen durch eine Zahl in einer anderen Spalte als data.table Verwendung

Question

Ich habe folgende Datentabelle:

library(data.table) 

dt <- data.table("one" =c(100,200,300,400,500,600)) 
dt <- dt[,two:=round(one*1.05,0)][,three:=round(two*1.03,0)][,four:=round(three*1.07,0)][,five:=round(four*1.05,0)][,six:=round(five*1.1,0)][,curr:=c(3,4,5,6)] 

> dt 
    one two three four five six curr 
1: 100 105 108 116 122 134 3 
2: 200 210 216 231 243 267 4 
3: 300 315 324 347 364 400 5 
4: 400 420 433 463 486 535 6 
5: 500 525 541 579 608 669 3 
6: 600 630 649 694 729 802 4 

I data.table verwenden möchte zu greifen, Reihe-für-Reihe , die Zahl in der Spalte "curr" und berechnen Sie den Mittelwert dieser Spaltennummer in der Tabelle und der Spalte unmittelbar davor. ZB für die erste Zeile würde es den Wert von 108 in der Spalte "drei" und den Wert von 105 in der Spalte "zwei" nehmen und 106,5 ergeben. Für die zweite Reihe, würde es den Mittelwert von 231 und 216 usw. usw.

Answer 1

Dies wird die Arbeit tun:

# create a column with row positions 
dt[, rowpos := .I] 

# create a function that will be applied to every pair of column and row position 
myfunc <- function(colpos,rowpos) { mean(c(as.matrix(dt)[rowpos,colpos], 
              as.matrix(dt)[rowpos,(colpos-1)])) } 

# apply function 
dt[ , var := myfunc(curr, rowpos) , by = rowpos] 

#> one two three four five six curr rowpos var 
#> 1: 100 105 108 116 122 134 3  1 106.5 
#> 2: 200 210 216 231 243 267 4  2 223.5 
#> 3: 300 315 324 347 364 400 5  3 355.5 
#> 4: 400 420 433 463 486 535 6  4 510.5 
#> 5: 500 525 541 579 608 669 3  5 533.0 
#> 6: 600 630 649 694 729 802 4  6 671.5 

Answer 2

Hier ist eine andere Lösung (in der Antwort auf meine eigene Frage):

dt[, rowpos := .I] #Using Rafa's idea above 
dt[, c("new","new_prev") := .SD[, c(curr,curr-1), with=FALSE], by = rowpos] 
dt$mean <- rowMeans(subset(dt, select = c(new, new_prev)),na.rm=TRUE) 

> dt 
    one two three four five six curr rowpos new new_prev mean 
1: 100 105 108 116 122 134 3  1 108  105 106.5 
2: 200 210 216 231 243 267 4  2 231  216 223.5 
3: 300 315 324 347 364 400 5  3 364  347 355.5 
4: 400 420 433 463 486 535 6  4 535  486 510.5 
5: 500 525 541 579 608 669 3  5 541  525 533.0 
6: 600 630 649 694 729 802 4  6 694  649 671.5