data.table дает ошибку Ошибка: k <= n не TRUE

Question

Я пытаюсь преобразовать следующий код dplyr в эквивалент. Однако таблица данных, но не dplyr, дает мне ошибку.
Error: k <= n is not TRUE.

#using dplyr 
library(dplyr) 
library(zoo) #rollmean function 
DF<-mtcars 
DF %>% 
    filter(cyl==6)%>% 
    group_by(am,vs) %>% 
    mutate(cumsum_mpg=cumsum(mpg),cummin_disp=cummin(disp),rollmean_wt=rollmean(wt,k=2,fill=0,align="right")) 

#using data.table 
library(data.table) 
library(zoo) #rollmean function 
DT<-data.table(mtcars) 
setkey(DT,am,vs) 
mynames<-c("cumsum_mpg","cummin_disp","rollmean_wt") 
DT[,.SD[cyl==6] [,eval(mynames):=list(cumsum(mpg),cummin(disp),rollmean(wt,k=2,fill=0,align="right"))],by=.(am,vs)] 

Answer 1

Вы можете попробовать

DT[cyl==6][,(mynames):= list(cumsum(mpg), cummin(disp), 
     rollmean(wt,k=2,fill=0,align="right")), by=.(am, vs)][] 
#   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb cumsum_mpg cummin_disp 
#1: 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1  21.4  258.0 
#2: 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1  39.5  225.0 
#3: 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4  58.7  167.6 
#4: 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4  76.5  167.6 
#5: 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4  21.0  160.0 
#6: 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4  42.0  160.0 
#7: 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6  61.7  145.0 
# rollmean_wt 
#1:  0.0000 
#2:  3.3375 
#3:  3.4500 
#4:  3.4400 
#5:  0.0000 
#6:  2.7475 
#7:  2.8225 

Или, если вам нужно, чтобы получить результаты, как и в том же порядке, как и в строке dplyr

DT <- as.data.table(mtcars) 
setkey(DT, cyl) 
DT[J(6)][, (mynames) := list(cumsum(mpg), cummin(disp), 
     rollmean(wt,k=2,fill=0,align="right")), by=.(am, vs)][]