如何在将多个函数应用于多个变量后重塑数据 table？
How to reshape data table after applying multiple functions to multiple variables?
我有以下示例数据：
Hostname Date-Time hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95
1: hostname1 2015-01-26 00:15:22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: hostname1 2015-01-26 00:30:24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: hostname1 2015-01-26 00:45:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: hostname1 2015-01-26 01:00:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: hostname1 2015-01-26 01:15:28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: hostname1 2015-01-26 01:30:29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk98 hdisk97 hdisk99 hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk112 hdisk111 hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk31 hdisk45 hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk56 hdisk55 hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk51 hdisk69 hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk133 hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk145 hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0
我想要做的是获取每个 hdisk 列的平均值、weighted.mean 和最大值，转置此数据，然后按 weighted.mean、最大值和平均值排序。然后转回条形图中绘制。开始了...
首先获取摘要信息（平均值，weighted.mean，最大值）：
# Creating summary of I/O data (avg, wavg, max)...
c <- grep( "hdisk", names(DISKAVGRIO))
b <- c("Avg", "WAvg", "Max")
wavg = function(x) {
wavg.return <- weighted.mean(x, x)
if (is.nan(wavg.return)) {
return(0)
} else {
return(wavg.return)
}
}
my.summary = function(x) list(avg = mean(x), wavg = wavg(x), max = as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c]
DT[, `summary` := list("Avg", "WAvg", "Max")]
setcolorder(DT, c("summary", setdiff(names(DT), "summary")))
他们我有以下数据table:
summary hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95 hdisk98 hdisk97 hdisk99
1: Avg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: WAvg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: Max 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110 hdisk112 hdisk111
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122 hdisk123 hdisk124
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8 hdisk12 hdisk9
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28 hdisk33 hdisk32
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36 hdisk31 hdisk45
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50 hdisk56 hdisk55
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57 hdisk51 hdisk69
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81 hdisk80 hdisk83
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132 hdisk133
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144 hdisk145
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0
2: 0 0 0 0
3: 0 0 0 0
然后我从宽变长：
# Converting from wide to long...
d <- grep("hdisk", names(DT), value = T)
DT_mdf <- melt(DT,
id.vars="summary",
measure.vars=d,
variable.name="hdisks",
value.name="percentage")
并得到如下数据table:
summary hdisks percentage
1: Avg hdisk86 0
2: WAvg hdisk86 0
3: Max hdisk86 0
4: Avg hdisk88 0
5: WAvg hdisk88 0
---
446: WAvg hdisk148 0
447: Max hdisk148 0
448: Avg hdisk149 0
449: WAvg hdisk149 0
450: Max hdisk149 0
然后，我尝试转置：
# Transpose to sort by wavg...
DT3 <- dcast(DT_mdf, summary ~ hdisks)
我收到错误消息：
Using percentage as value column: use value.var to override.
Error in sort.int(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing, ...) :
'x' must be atomic
如果我尝试设置 value.var = 百分比，我会收到以下错误消息：
Error in match(x, table, nomatch = 0L) :
'match' requires vector arguments
为什么这不起作用？显然它应该工作。有人知道吗？
您的函数 returns a list，并在每一列上使用 lapply() 因此导致聚合结果的每个单元格作为 list[=34= 】 还有。您应该能够通过查看所有列的 class 来检查这一点。 dcast() 正在寻找原子类型。
在这种情况下，使用 c() 而不是 list() 可以更直接地获得最终结果（由于缺少 MRE，请注意测试）：
summary.funs = c("mean", "wavg", "max")
my.summary = function(x) c(mean(x), wavg(x), as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c][, summary := summary.funs]
应该可以得到最终格式的结果。
Introduction to data.table 小插图解释了如何有效地使用 j 以您想要的格式获取数据。
Efficient reshaping using data.tables 插图也可能有用。
有关小插图的更新，bookmark/check Getting started page on project wiki. Also keep an eye on issue #944 and the CRAN data.table 与当前版本对应的小插图页面。
我有以下示例数据：
Hostname Date-Time hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95
1: hostname1 2015-01-26 00:15:22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: hostname1 2015-01-26 00:30:24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: hostname1 2015-01-26 00:45:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: hostname1 2015-01-26 01:00:25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: hostname1 2015-01-26 01:15:28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: hostname1 2015-01-26 01:30:29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk98 hdisk97 hdisk99 hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk112 hdisk111 hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk31 hdisk45 hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk56 hdisk55 hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk51 hdisk69 hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk133 hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk145 hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0
4: 0 0 0 0 0
5: 0 0 0 0 0
6: 0 0 0 0 0
我想要做的是获取每个 hdisk 列的平均值、weighted.mean 和最大值，转置此数据，然后按 weighted.mean、最大值和平均值排序。然后转回条形图中绘制。开始了... 首先获取摘要信息（平均值，weighted.mean，最大值）：
# Creating summary of I/O data (avg, wavg, max)...
c <- grep( "hdisk", names(DISKAVGRIO))
b <- c("Avg", "WAvg", "Max")
wavg = function(x) {
wavg.return <- weighted.mean(x, x)
if (is.nan(wavg.return)) {
return(0)
} else {
return(wavg.return)
}
}
my.summary = function(x) list(avg = mean(x), wavg = wavg(x), max = as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c]
DT[, `summary` := list("Avg", "WAvg", "Max")]
setcolorder(DT, c("summary", setdiff(names(DT), "summary")))
他们我有以下数据table:
summary hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 hdisk95 hdisk98 hdisk97 hdisk99
1: Avg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: WAvg 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: Max 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108 hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110 hdisk112 hdisk111
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk113 hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119 hdisk122 hdisk123 hdisk124
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8 hdisk12 hdisk9
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28 hdisk33 hdisk32
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36 hdisk31 hdisk45
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50 hdisk56 hdisk55
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57 hdisk51 hdisk69
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81 hdisk80 hdisk83
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132 hdisk133
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144 hdisk145
1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0
2: 0 0 0 0
3: 0 0 0 0
然后我从宽变长：
# Converting from wide to long...
d <- grep("hdisk", names(DT), value = T)
DT_mdf <- melt(DT,
id.vars="summary",
measure.vars=d,
variable.name="hdisks",
value.name="percentage")
并得到如下数据table:
summary hdisks percentage
1: Avg hdisk86 0
2: WAvg hdisk86 0
3: Max hdisk86 0
4: Avg hdisk88 0
5: WAvg hdisk88 0
---
446: WAvg hdisk148 0
447: Max hdisk148 0
448: Avg hdisk149 0
449: WAvg hdisk149 0
450: Max hdisk149 0
然后，我尝试转置：
# Transpose to sort by wavg...
DT3 <- dcast(DT_mdf, summary ~ hdisks)
我收到错误消息：
Using percentage as value column: use value.var to override.
Error in sort.int(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing, ...) :
'x' must be atomic
如果我尝试设置 value.var = 百分比，我会收到以下错误消息：
Error in match(x, table, nomatch = 0L) :
'match' requires vector arguments
为什么这不起作用？显然它应该工作。有人知道吗？
您的函数 returns a list，并在每一列上使用 lapply() 因此导致聚合结果的每个单元格作为 list[=34= 】 还有。您应该能够通过查看所有列的 class 来检查这一点。 dcast() 正在寻找原子类型。
在这种情况下，使用 c() 而不是 list() 可以更直接地获得最终结果（由于缺少 MRE，请注意测试）：
summary.funs = c("mean", "wavg", "max")
my.summary = function(x) c(mean(x), wavg(x), as.numeric(max(x)))
DT <- DISKAVGRIO[, lapply(.SD, my.summary), .SDcols=c][, summary := summary.funs]
应该可以得到最终格式的结果。
Introduction to data.table 小插图解释了如何有效地使用 j 以您想要的格式获取数据。
Efficient reshaping using data.tables 插图也可能有用。
有关小插图的更新，bookmark/check Getting started page on project wiki. Also keep an eye on issue #944 and the CRAN data.table 与当前版本对应的小插图页面。