R Data.table用于计算跨多列的摘要统计信息

我有一个类似的问题： R: data.table : searching on multiple columns AND setting data type,但这个问题没有得到完全回答.我有一个成对表,在概念上看起来像下面的那个.该表是将非常大的距离矩阵转换为data.table(> 100,000,000行)的结果,使得比较a,b与b,a相同.但是,a和b可能出现在V1或V2列中.我想使用data.table的查询样式计算简单的汇总统计信息,但我还没有弄清楚如何在任一列中选择键.这可能吗？

我已尝试在任一方向设置密钥,但这只返回该列的数据.我也尝试使用list(),但是返回交集(可以理解),我希望有一个by = key1 | key2,但没有这样的运气.

> set.seed(123)
> 
> #create pairwise data
> a<-data.table(t(combn(3,2)))
> #create column that is equal both ways,1*2 == 2*1
> dat<-a[,data:=V1*V2]
> dat
   V1 V2 data
1:  1  2    2
2:  1  3    3
3:  2  3    6
#The id ==2 is the problem here,the mean should be 4 ((2+6)/2)

> #set keys
> setkey(dat,V1,V2)
> 
> #One way data
> dat[,c("MEAN","VAR"):=list(mean(data),var(data)),by=V1]
> dat
   V1 V2 data MEAN VAR
1:  1  2    2  2.5 0.5
2:  1  3    3  2.5 0.5
3:  2  3    6  6.0  NA

> #The other way
> dat[,by=V2]
> dat
   V1 V2 data MEAN VAR
1:  1  2    2  2.0  NA
2:  1  3    3  4.5 4.5
3:  2  3    6  4.5 4.5
> 
> #The intersect just produces the original data
> dat[,by=list(V1,V2)]
> dat
   V1 V2 data MEAN VAR
1:  1  2    2    2  NA
2:  1  3    3    3  NA
3:  2  3    6    6  NA
> 
> #Meaningless but hopefull attempt. 
> dat[,by=V1|V2]
> dat
   V1 V2 data     MEAN      VAR
1:  1  2    2 3.666667 4.333333
2:  1  3    3 3.666667 4.333333
3:  2  3    6 3.666667 4.333333
#The goal is to create a table would look like this (using mean as an example)
ID MEAN
 1  2.5
 2  4.0
 3  4.5

我的默认想法是通过dat [V1 == x | V2 == x]语句循环,但我不认为我正在利用data.table的全部功能返回一列id,意思是var作为摘要列.

谢谢！

dat[,list(c(V1,V2),data)][,list(MEAN = mean(data)),by = V1]
#   V1 MEAN
#1:  1  2.5
#2:  2  4.0
#3:  3  4.5