如何用data.table按ID分组批量计算多列均值（免逐个定义）

直接用.SD配合lapply就能搞定，不用手动列每一列，也不用循环，这是data.table原生的高效写法：

• 如果你明确知道要处理的列是v1到v99，直接指定列名范围：

  dt[, lapply(.SD, mean), by = ID, .SDcols = paste0("v", 1:99)]
  

• 如果目标列都是以v开头的（比如后续新增v100也自动包含），用正则匹配更灵活：

  dt[, lapply(.SD, mean), by = ID, .SDcols = patterns("^v")]
  

• 如果除了ID列之外全是要计算的列，也可以直接排除ID列：

  dt[, lapply(.SD, mean), by = ID, .SDcols = !"ID"]
  

原理很简单：.SD代表分组后的数据子集，.SDcols用来指定要处理的列，lapply(.SD, mean)就是对每个子集里的指定列逐个计算均值，全程是data.table的底层优化，比循环快得多。

之前用.SD出错大概率是没指定.SDcols，或者没把.SD放到lapply里——单独用.SD只会返回子集数据，不会做聚合计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neuropsych