多列的加权平均值，按组（在 data.table 中）

这个问题紧接着另一个问题组加权平均值 https://stackoverflow.com/questions/14145859/weighted-means-by-group-and-column：我想使用创建加权组内平均值data.table。与最初问题的不同之处在于，要平均的变量名称是在字符串向量中指定的。

数据：

df <- read.table(text= "
          region    state  county  weights y1980  y1990  y2000
             1        1       1       10     100    200     50
             1        1       2        5      50    100    200
             1        1       3      120    1000    500    250
             1        1       4        2      25    100    400
             1        1       4       15     125    150    200
             2        2       1        1      10     50    150
             2        2       2       10      10     10    200
             2        2       2       40      40    100     30
             2        2       3       20     100    100     10
", header=TRUE, na.strings=NA)

使用罗兰在上述问题中的建议答案：

library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
dt2 <- dt[,lapply(.SD,weighted.mean,w=weights),by=list(region,state,county)]

我有一个带有字符串的向量来动态确定我想要组内加权平均值的列。

colsToKeep = c("y1980","y1990")

但我不知道如何将它作为 data.table 魔法的参数传递。

I tried

 dt[,lapply(
      as.list(colsToKeep),weighted.mean,w=weights),
      by=list(region,state,county)]` 

但我然后得到：

Error in x * w : non-numeric argument to binary operator

不知道如何实现我想要的。

额外问题：我希望保留原始列名称，而不是获取 V1 和 V2。

注意我使用 data.table 包的 1.9.3 版本。

通常，您应该能够执行以下操作：

dt2 <- dt[,lapply(.SD,weighted.mean,w=weights), 
          by = list(region,state,county), .SDcols = colsToKeep]

即，只需将这些列提供给.SDcols。但目前，这行不通由于错误 https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/495， 在那里面weights列将不可用，因为它未在中指定.SDcols.

在修复之前，我们可以按如下方式完成此操作：

dt2 <- dt[, lapply(mget(colsToKeep), weighted.mean, w = weights), 
            by = list(region, state, county)]
#    region state county     y1980    y1990
# 1:      1     1      1  100.0000 200.0000
# 2:      1     1      2   50.0000 100.0000
# 3:      1     1      3 1000.0000 500.0000
# 4:      1     1      4  113.2353 144.1176
# 5:      2     2      1   10.0000  50.0000
# 6:      2     2      2   34.0000  82.0000
# 7:      2     2      3  100.0000 100.0000