我需要将R代码从data.frame+更改plyr为data.tables，因为我需要一种更快，更节省内存的方式来处理大数据集。不幸的是，我的R技能非常有限，我整天都碰壁了。如果SO专家可以启发您，将不胜感激。
我的目标
我的测试代码
DT = data.table( a=LETTERS[c(1,1,1:4)],b=4:9, c=3:8, d = rnorm(6),
e=LETTERS[c(rep(25,3),rep(26,3))], key="a" )
GrpVar1 <- "a"
GrpVar2 <- "e"
VarToMax <- "b"
VarToAve <- c( "c", "d")
我尝试过但对我没有用的东西
DT[, list( b=max( b ), c=mean(c), d=mean(d) ), by=c( GrpVar1, GrpVar2 ) ]
# Hard-code col name - not what I want
DT[, list( max( get(VarToMax) ), mean( get(VarToAve) )), by=c( GrpVar1, GrpVar2 ) ]
# Col names become 'V1', 'V2', worse, 1 column goes missing - Not what I want either
DT[, list( get(VarToMax)=max( get(VarToMax) ),
get(VarToAve)=mean( get(VarToAve) ) ), by=c( GrpVar1, GrpVar2 ) ]
# Above code gave Error!
附加问题
基于我对DT的非常有限的理解，该with = F参数应指示R解析VarToMax和VarToAve的值，但是运行下面的代码会导致错误。
DT[, list( max(VarToMax), mean(VarToAve) ), by=c( GrpVar1, GrpVar2 ), with=F ]
# Error in `[.data.table`(DT, , list(max(VarToMax), mean(VarToAve)), by = c(GrpVar1, :
# object 'ansvals' not found
# In addition: Warning message:
# In mean.default(VarToAve) :
# argument is not numeric or logical: returning NA
现有的SO解决方案无济于事
Arun的解决方案是我得到了这一点，但是我很坚持。他的其他解决方案使用lapply和.SDcols涉及创建2个额外的DT，这不符合我的内存保存要求。
dt1 <- dt[, lapply(.SD, sum), by=ID, .SDcols=c(3,4)]
dt2 <- dt[, lapply(.SD, head, 1), by=ID, .SDcols=c(2)]
我对data.table感到困惑！非常感激任何的帮助！
这是我谦虚的尝试
DT[, as.list(c(setNames(max(get(VarToMax)), VarToMax),
lapply(.SD[, ..VarToAve], mean))),
c(GrpVar1, GrpVar2)]
# a e b c d
# 1: A Y 6 4 -0.8000173
# 2: B Z 7 6 0.2508633
# 3: C Z 8 7 1.1966517
# 4: D Z 9 8 1.7291615
或者，您可以用最高的效率colMeans和eval(as.name())组合，而不是lapply与get
DT[, as.list(c(setNames(max(eval(as.name(VarToMax))), VarToMax),
colMeans(.SD[, ..VarToAve]))),
c(GrpVar1, GrpVar2)]
# a e b c d
# 1: A Y 6 4 -0.8000173
# 2: B Z 7 6 0.2508633
# 3: C Z 8 7 1.1966517
# 4: D Z 9 8 1.7291615
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