Wie vermeiden Sie die gleichen Spaltennamen, wenn mehrere Transformationen in data.table?

Question

Ich habe versucht, mehrere Transformationen für die gleichen Spalten in einem data.table und gefunden this answer. Wenn ich jedoch die Schritte dort befolge, bekomme ich identische Spaltennamen (anstelle von mean.Obs_1 usw.).

library(data.table) 
set.seed(1) 
dt = data.table(ID=c(1:3), Obs_1=rnorm(9), Obs_2=rnorm(9), Obs_3=rnorm(9)) 

dt[, c(mean = lapply(.SD, mean), sd = lapply(.SD, sd)), by = ID] 
# ID  Obs_1  Obs_2  Obs_3  Obs_1  Obs_2  Obs_3 
#1: 1 0.4854187 -0.3238542 0.7410611 1.1108687 0.2885969 0.1067961 
#2: 2 0.4171586 -0.2397030 0.2041125 0.2875411 1.8732682 0.3438338 
#3: 3 -0.3601052 0.8195368 -0.4087233 0.8105370 0.3829833 1.4705692 

Gibt es eine Möglichkeit, dieses Verhalten zu vermeiden und verschiedene Spaltennamen für verschiedene Transformationen zu erhalten? Ich benutze die neueste (1.9.4) stabile Version von data.table.

Answer 1

könnten Sie versuchen,

library(data.table) 
dt[, unlist(lapply(.SD, function(x) list(Mean=mean(x), 
        SD=sd(x))),recursive=FALSE), by=ID] 
# ID Obs_1.Mean Obs_1.SD Obs_2.Mean Obs_2.SD Obs_3.Mean Obs_3.SD 
#1: 1 0.4854187 1.1108687 -0.3238542 0.2885969 0.7410611 0.1067961 
#2: 2 0.4171586 0.2875411 -0.2397030 1.8732682 0.2041125 0.3438338 
#3: 3 -0.3601052 0.8105370 0.8195368 0.3829833 -0.4087233 1.4705692 

Oder eine Variation wie von @ David Arenburg vorgeschlagen

dt[, as.list(unlist(lapply(.SD, function(x) list(Mean=mean(x), 
       SD=sd(x))))), by=ID] 
# ID Obs_1.Mean Obs_1.SD Obs_2.Mean Obs_2.SD Obs_3.Mean Obs_3.SD 
#1: 1 0.4854187 1.1108687 -0.3238542 0.2885969 0.7410611 0.1067961 
#2: 2 0.4171586 0.2875411 -0.2397030 1.8732682 0.2041125 0.3438338 
#3: 3 -0.3601052 0.8105370 0.8195368 0.3829833 -0.4087233 1.4705692 

Answer 2

Wenn die Daten nicht so groß ist und der Fokus auf die Lesbarkeit, dplyr Verwendung auch sein könnte gute Idee.

library(dplyr) 
dt %>% group_by(ID) %>% summarise_each(funs(mean, sd)) 
# ID Obs_1_mean Obs_2_mean Obs_3_mean Obs_1_sd Obs_2_sd Obs_3_sd 
#1 1 0.4854187 -0.3238542 0.7410611 1.1108687 0.2885969 0.1067961 
#2 2 0.4171586 -0.2397030 0.2041125 0.2875411 1.8732682 0.3438338 
#3 3 -0.3601052 0.8195368 -0.4087233 0.8105370 0.3829833 1.4705692 

(Wie @akrun wies darauf hin, das wird nicht funktionieren, wenn Sie nur eine Funktion in funs() verwenden.)