根据R中data.table中的某些条件选择列
Selecting columns based on certain conditions in a data.table in R
我在 R 中有一个 data.table，其中有 200 列整数值。
其中一列名为组，它有 100 个不同的可能值。
因此，当我使用 subDT<-DT[group==N] 进行子集化时，例如，如果我这样做，sum(subDT$columnX)，总和的值可能为 0。
所以我想做的是显示 subDT，但只显示 sum(subDT$columnN)!=0 的列，例如 subDT[group==0,.(columns where sum(column)>0)]，当然要保持列的名称完整。
编辑
使用 mtcars 数据的示例是：
DT<-as.data.table(mtcars)
假设我们想要对 mtcars 进行子集化并获取 carb 为 1 的行，但仅当子集之和小于 10 时才显示列：
DT[carb == 1, (sapply(DT[carb == 1],sum) < 10), with = FALSE]
在这种情况下，将显示的列只有 vs、am 和 carb，因为这些列的总和小于 10
假设在过滤后取和：
DT[group == N, !(sapply(DT[group == N],sum) == 0), with = FALSE]
可以使用 setkey 提高速度：
setkey(DT,group)
DT[N, !(sapply(DT[N],sum) == 0), with = FALSE]
我在 R 中有一个 data.table，其中有 200 列整数值。
其中一列名为组，它有 100 个不同的可能值。
因此，当我使用 subDT<-DT[group==N] 进行子集化时，例如，如果我这样做，sum(subDT$columnX)，总和的值可能为 0。
所以我想做的是显示 subDT，但只显示 sum(subDT$columnN)!=0 的列，例如 subDT[group==0,.(columns where sum(column)>0)]，当然要保持列的名称完整。
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使用 mtcars 数据的示例是：
DT<-as.data.table(mtcars)
假设我们想要对 mtcars 进行子集化并获取 carb 为 1 的行，但仅当子集之和小于 10 时才显示列：
DT[carb == 1, (sapply(DT[carb == 1],sum) < 10), with = FALSE]
在这种情况下，将显示的列只有 vs、am 和 carb，因为这些列的总和小于 10
假设在过滤后取和：
DT[group == N, !(sapply(DT[group == N],sum) == 0), with = FALSE]
可以使用 setkey 提高速度：
setkey(DT,group)
DT[N, !(sapply(DT[N],sum) == 0), with = FALSE]