R data.table显式求和与.SD分组求和结果不一致问题咨询

这是data.table的预期行为，核心差异来自于对分组列的两种不同处理逻辑：

• 第一种写法DT[, .(suma = sum(A), sumb = sum(B), sumc=sum(C), sumd= sum(D)), by=A]：
  当使用by=A分组时，data.table会对分组列A做优化——每个分组内的A值完全相同，因此会被简化为单个值（而非保留重复的5个值）。此时sum(A)本质是对长度为1的向量求和，结果自然就是该组的A值本身（比如A=1的组，sum(A)=1）。

• 第二种写法DT[, lapply(.SD, sum), by=A, .SDcols=c('A' ,'B','C','D')]：
  .SD代表每个分组内的完整行数据集（包含.SDcols指定的所有列的全部行），即便是分组列A，在.SD里也会保留该组内的所有5个重复值。因此sum(.SD$A)是对5个相同的A值求和，得到的结果就是A*5（比如A=1的组，sum后为5）。

可以通过以下代码验证这一逻辑：

# 查看分组后直接引用A的长度
DT[, .(len_A = length(A)), by=A]
# 查看.SD中A列的长度
DT[, .(len_SD_A = length(.SD$A)), by=A, .SDcols='A']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RSA