根据 data.table 中第三列的条件，按第二列的值对列进行分组

Question

我有一个很大的 data.table，我想根据满足第三列条件的另一列的值对其中的一列进行分组。我可以用循环来做到这一点，但我想知道它是否可以在 data.table?

中完成

table 看起来像这样：

    Group Col1  Col2
1:     A    1   0.0
2:     A    2   0.1
3:     A    3   0.2
4:     A    4   0.5
5:     A    5   0.9
6:     B    6   0.0
7:     B    7   0.2
8:     B    8   0.4
9:     B    9   0.9
10:    B   10   1.0

我需要为每个组获取 Col1 行中的值，其中 Col2 最接近 0.5。 Col2 是一个累加值，范围从 0 到 1。预期结果是：

    Group Col1
1:     A    4
2:     B    8

这可以在 data.table 中完成吗？。我很难做到这一点，因此将不胜感激任何意见或指导。这里是上面的data.table

DAT=data.table(Group=c(rep("A",5),rep("B",5)),Col1=1:10,Col2=c(0,.1,.2,.5,.9,0,.2,.4,.9,1))

Answer 1

按 'Group' 分组后，取 'Col2' 与 0.5 的绝对差值，得到最小值 (which.min) 的索引，并用它对 [=16] 进行子集化=]

DAT[, .(Col1 = Col1[which.min(abs(Col2 - 0.5))]), Group]
#   Group Col1
#1:     A    4
#2:     B    8

Answer 2

What I need is for each Group get the value in the row of Col1 where Col2 is the closest to 0.5.

使用滚动连接：

DAT[.(unique(Group), .5), on=.(Group, Col2), roll="nearest"]
#    Group Col1 Col2
# 1:     A    4  0.5
# 2:     B    8  0.5

根据 data.table 中第三列的条件，按第二列的值对列进行分组

group a column by values of second column based on condition from third column in data.table

r

data.table

dcast