data.table中各列之间的差异
data.table中各列之间的差异
提问于 2017-09-27 12:56:51
很抱歉，这可能是一个非常基本的观点，但我找不到一个方便的工具。
我有一个(相当大的)数据表，并且希望不同列之间的差异，即
A B C D
9 N.A. 3 2
15 4 N.A. N.A.
N.A. N.A 2 3我想要创建一个新的E列，它是在B，C和D列中减去B，C和D后剩下的A，对于B，C和D列，我可以假定为零，但是当A中有一个N.A时，我不得不忽略这个观察。所以最终的结果应该是
A B C D E
9 N.A. 3 2 4
15 4 N.A. N.A. 11我正在删除DT中的所有列，这些列是A中的N.A. by DT <- DT!(DT$A=="N.A.")
然后我尝试了DT，E:= lapply(.SD，diff)，.SDcols = c("A"，"B"，"C"，"D")。但这失败了，因为na.s。我不想手动将na.s转换为0(因为后来我可能想要区分什么是真正的零，什么是我推测的)--我想在函数中做这个。有人有一个好主意吗？
Stack Overflow用户
发布于 2017-09-27 13:05:50
给你：
df$E[!is.na(df$A)] = 2*df$A[!is.na(df$A)] - rowSums(df[!is.na(df$A),], na.rm = T)示例：
df = data.frame(A = c(19,25,NA,17),B = c(1,2,3,4), C = c(5,NA,NA,9), D = c(3,1,2,NA))
>df
A B C D
1 19 1 5 3
2 25 2 NA 1
3 NA 3 NA 2
4 17 4 9 NA
df$E[!is.na(df$A)] = 2*df$A[!is.na(df$A)] - rowSums(df[!is.na(df$A),], na.rm = T)
> df
A B C D E
1 19 1 5 3 10
2 25 2 NA 1 22
3 NA 3 NA 2 NA
4 17 4 9 NA 4页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/46448504
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