.n在data.table中工作不正常。

我发现了一个令人惊讶的结果 data.table . 下面是一个非常简单的例子:

library(data.table)
df <- data.table(x = 1:10)
df[,x[x>3][.N]]
[1] NA

此语法给出 NA 但这项工作:

df[,x[x>3][1]]
[1] 4

当然还有这个

df[,x[.N]]
[1] 10

我知道在这个简单的例子中你可以做到

df[x>3,x[.N]]

df[,x[x>3][.N]] 使用lapply on时的语法 .SD 以避免在 i 选择,比如

df2 <- data.table(x = rep(1:10,2), y = rep(2:11,2),ID = rep(c("A","B"),each = 10))
cols = c("x","y")
df2[,lapply(.SD,function(x){x[x>3][.N]}),.SDcols = cols, by = ID]

但这失败了,就像我的简单例子一样。是因为 .N 在这种情况下是不是没有实现,还是我做错了什么?

我的实际工作:

Reduce(merge,lapply(cols,function(col){df2[col>3,setNames(list( get(col)[.N]),col),by = ID]}))

   ID  x  y
1:  A 10 11
2:  B 10 11

但我对它并不完全满意,我发现它不太可读。有没有人能解释和更好的工作? 谢谢您!!