ff/ffbase R包中的Data.table setDT功能

Question

在ff/ffbase包中计算条件均值的列。我正在搜索ff/ffbase包中的功能，它允许我进行类似于data.table包的数据操作：

library(data.table)
irisdf <- as.data.table(iris)
class(irisdf)
#"ffdf"
irisdf[,  NewMean:= mean(Sepal.Length), Species] 

在ffbase中有一个条件均值函数，但是，它在irisdf[,5]中创建了类数长度的向量。

condMean(x = irisdf[,1], index = irisdf[,5], na.rm = FALSE)

，而不是nrow(irisdf)长度的新载体。

正如@BondedDust建议的那样，ave(base)提供了正确的输出：

VectorOfMeans <- ave(irisdf[,1], irisdf[,5], FUN=mean)

因此，最后一个问题是，如何将VectorOfMeans添加到irisdf中，我尝试了下面的代码，这是有效的：

irisdf=as.ffdf(iris)
VectorOfMeans <- as.ffdf(as.ff(ave(irisdf[,1], irisdf[,5], FUN=mean)))
irisdf <- cbind.ffdf2(df,VectorOfMeans )

有了cbind.ffdf2的答案，但我想，这个问题是关于比main更具体的问题，我认为有一种更简单(更快)的方法可以做到这一点。我希望能够在获取的数据集上运行bigglm.ff (例如，irisdf)，您应该看看我关于在这个上下文中合并VectorOfMeans和irisdf的问题(因为物理/虚拟存储模式存在一些问题，我对此不太了解)。

Answer 1

也许这能帮上忙

library(data.table)
library(ffbase)
x1 <- as.ffdf(iris)
fd1 <- ffdfdply(x1, split=as.character(x1$Species), FUN=function(x) {
 x2 <- as.data.table(x)
 res <- x2[, NewMean:= mean(Sepal.Length), Species]
 as.data.frame(res)
}, trace=T)