将多个函数应用于多个变量后如何重塑数据表？答案

【问题标题】：How to reshape data table after applying multiple functions to multiple variables?将多个函数应用于多个变量后如何重塑数据表？
【发布时间】：2015-10-04 19:57:41
【问题描述】：

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
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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
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   hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3 hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8
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   hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14 hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21 hdisk28
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   hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25 hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36
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   hdisk31 hdisk45 hdisk29 hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49 hdisk53 hdisk50
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   hdisk56 hdisk55 hdisk54 hdisk52 hdisk59 hdisk62 hdisk58 hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57
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   hdisk51 hdisk69 hdisk63 hdisk74 hdisk70 hdisk72 hdisk75 hdisk68 hdisk73 hdisk76 hdisk71 hdisk78 hdisk85 hdisk81
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   hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84 hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132
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   hdisk133 hdisk134 hdisk135 hdisk136 hdisk137 hdisk138 hdisk139 hdisk140 hdisk141 hdisk142 hdisk143 hdisk144
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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

我要做的是获取每个 hdisk 列的平均值、加权平均值和最大值，转置这些数据，然后按加权平均值、最大值和平均值排序。然后转回以绘制条形图。开始了... 首先获取摘要信息（平均值、加权平均值和最大值）：

# 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")))

他们我有如下数据表：

   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")

并得到如下数据表：

     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 = percent 我收到以下错误消息：

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？

【问题讨论】：

也许您可以让我们更简单地回答您的问题：在 R 中使用 dput(yourDF) 或 dput(head(yourDF, 10)) 可以为您提供可以包含在问题中的代码，以便我们在其中重建您的数据秒。

标签： r data.table reshape

【解决方案1】：

您的函数返回一个list，因此在每一列上使用lapply() 会导致聚合结果的每个单元格也作为一个列表。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() 更容易获得最终结果（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]

应该以最终格式为您提供结果。

Introduction to data.table 小插图说明了如何有效地使用 j 以获取所需格式的数据。

Efficient reshaping using data.tables 小插图也可能有用。

有关小插曲的更新，请收藏/查看项目 wiki 上的 Getting started 页面。还请留意issue #944 和CRAN data.table 页面，以获取与当前版本对应的小插曲。

【讨论】：

谢谢@Arun！！！有效！！！我会阅读您发送的链接以便更好地理解。