r - group by 之后加入 data.table

Question

我有一个相当简单的问题，但在这里找不到合适的答案。我有以下data.table ，如果组 ID ，我想创建一个等于 1 的指示变量具有特定值的观测值，在本例中为 13 :

DT = data.table(ID = c(1, 1, 2, 3, 3, 3), A = c(13, 1, 13, 11, 12, 12))

DT
   ID  A
1:  1 13
2:  1  1
3:  2 13
4:  3 11
5:  3 12
6:  3 12

我想要的结果，即 dplyr 行话中的简单拆分-应用-组合，将是:

DT
   ID  A B
1:  1 13 1
2:  1  1 1
3:  2 13 1
4:  3 11 0
5:  3 12 0
6:  3 12 0

我的想法是按照 DT[A == 13, B := 1][, B := max(B, na.rm=TRUE), by='ID'] 做一些事情，它确实有效，但会产生一些 -Inf没有观察值的组的值等于 13。有更好的方法吗？

在拆分-应用-组合框架中，我将从 DT[A == 13, B := 1, by='ID'] 开始，然后执行 LEFT JOIN，但想要执行 data.table尽可能多的方式。谢谢!

Answer 1

如果“A”中存在等于 13 的任何值，我们可以使用“ID”分组来分配 (:=)

library(data.table)
DT[,  B := +(any(A == 13)), ID]

或者使用%in%

DT[, B := +(13 %in% A), ID]
DT
#   ID  A B
#1:  1 13 1
#2:  1  1 1
#3:  2 13 1
#4:  3 11 0
#5:  3 12 0
#6:  3 12 0