R：在列表中的名稱相似的列上執行計算

Question

我一直在這個夜晚一直在我的頭上靠牆。我有多個數據幀，每個數據幀都具有相同的一般列結構。對於每個數據框，列都帶有一個唯一的「_suffix」。數據幀中有匹配的行。這裏是一個例子：

cat_list <- c("mpg","spd","wt","price") 

car <- c("bmw","mbz","lexus","bmw","mbz","lexus") 
src <- c("usa","usa","usa","gb","gb","gb") 
mpg_usa <- c(5,11,34,0,0,0) 
mpg_gb <- c(0,0,0,44,12,9) 
spd_usa <- c(55,13,7,0,0,0) 
spd_gb <- c(0,0,0,15,43,67) 

df <- data.frame(car, src, mpg_usa, mpg_gb, spd_usa, spd_gb) 

我想根據我指定列的列表計算匹配行的平均值。例如，我的候選類別列表是cat_list。數據幀包含mpg和spd。我想爲GB和美國的三種車型分別計算平均車速和平均車速。

我試過幾個不同版本的melt沒有成功。我想出瞭如何使用此搜索我的列名稱：

avail.cats <- names(df)[grepl(paste(cat_list, collapse = "|"), names(df))] 

但是，這顯然不能幫助我崩潰的計算目的。

Answer 1

我們可以使用data.table的開發版本中的melt。在刪除列名中以_開頭的子字符串之後，我們使用intersect對'cat_list'中找到的列名進行子集劃分。我們可以將「data.frame」轉換爲「data.table」（setDT(df)）

library(data.table)#v1.9.5+ 
nm1 <- intersect(sub('_.*', '', names(df)), cat_list) 
dM <- melt(setDT(df), measure=patterns(paste0('^', nm1)), value.name=nm1) 

使用melt編集，我們按「車」和「SRC後指定的melt的measure參數多patterns '，請指定'dM'中與'cat_list'在.SDcols中相同的列，並使用lapply循環以獲取mean。

dM[,lapply(.SD, mean) , .(car, src), .SDcols= nm1] 
#  car src mpg spd 
#1: bmw usa 2.5 27.5 
#2: mbz usa 5.5 6.5 
#3: lexus usa 17.0 3.5 
#4: bmw gb 22.0 7.5 
#5: mbz gb 6.0 21.5 
#6: lexus gb 4.5 33.5 

注：以安裝的data.table的開發人員版本是here