Группа data.table по нескольким столбцам, используя grepl?

Question

Мне нужно сгруппировать data.table по 30 столбцам.

Вместо того, чтобы перечислять каждое имя столбца, могу ли я использовать регулярное выражение, например, grepl для по аргумент?

Ниже приведен минимальный воспроизводимый пример

library(dplyr)

library(ggplot2)

library(data.table)

data <- diamonds %>% cbind("Another Column" = diamonds$cut == "Ideal") %>% data.table

data[, lapply(.SD, sum, na.rm = TRUE), by = list(carat, cut, color, clarity, depth, table, price, `Another Column`)]

Я уже пробовал следующее

data[, lapply(.SD, sum, na.rm = TRUE), by = colnames(data) %>% .[!grepl(pattern = "^[a-z]$", .)] %>% as.list]

Обновление:

• используйте шаблон ^ [az] $
• столбец суммы x, y, z в каратах, вырезать, цвет, четкость, глубина, таблица, цена, другой столбец

Answer 1

Не уверен, что есть лучший способ, но перенос выражения, возвращающего имена столбцов символов, с помощью eval или c (c используется ниже) работает

set.seed(2019)
df <- as.data.table(matrix(sample(1:2, 100, T), 10 , 10)) %>% 
        setnames(c(letters[1:3], paste0('zebra', 1:7)))

names(df)
# [1] "a"      "b"      "c"      "zebra1" "zebra2" "zebra3" "zebra4" "zebra5" "zebra6"
# [10] "zebra7"

df[, lapply(.SD, sum), by = c(grep('^[a-z]$', names(df), value = TRUE))]

#   a b c zebra1 zebra2 zebra3 zebra4 zebra5 zebra6 zebra7
# 1: 2 2 1      2      2      1      1      1      1      2
# 2: 2 2 2      1      1      1      1      1      2      2
# 3: 1 1 2      3      3      2      4      2      4      3
# 4: 2 1 1      3      3      2      3      3      2      3
# 5: 1 2 1      2      3      3      4      4      3      4
# 6: 2 1 2      1      2      2      1      1      2      1
# 7: 1 2 2      1      2      2      1      2      2      2

Редактировать: например, в вопросе

data[, lapply(.SD, sum), by = c(grep('^[a-z]$', names(data), value = TRUE, invert = TRUE))]

#        carat       cut color clarity depth table price Another Column    x    y    z
#     1:  0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326           TRUE 3.95 3.98 2.43
#     2:  0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326          FALSE 3.89 3.84 2.31
#     3:  0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327          FALSE 4.05 4.07 2.31
#     4:  0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334          FALSE 4.20 4.23 2.63
#     5:  0.31      Good     J     SI2  63.3    58   335          FALSE 4.34 4.35 2.75
#    ---                                                                              
# 53133:  0.72     Ideal     D     SI1  60.8    57  2757           TRUE 5.75 5.76 3.50
# 53134:  0.72      Good     D     SI1  63.1    55  2757          FALSE 5.69 5.75 3.61
# 53135:  0.70 Very Good     D     SI1  62.8    60  2757          FALSE 5.66 5.68 3.56
# 53136:  0.86   Premium     H     SI2  61.0    58  2757          FALSE 6.15 6.12 3.74
# 53137:  0.75     Ideal     D     SI2  62.2    55  2757           TRUE 5.83 5.87 3.64