apply stuff on numeric cols

apply stuff on numeric cols.R

ddist <- function(df, quantiles = c(0,.02, .25, .50, .75, .90, .98, .99, .999, 1), na.rm = TRUE) {
    numvars <- which(sapply(df, is.numeric))
    sapply(numvars, function(v) {
        if (is.data.table(df)) {
            v <- df[, v, with = FALSE]
        } else {
            v <- df[, v]
        }
        c(n = length(v),
          ndistinct = length(unique(v)),
          quantile(v, quantiles, na.rm = na.rm))
    })
}

output

> ddist(iris)
          Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
n             150.0000    150.0000     150.0000     150.000
ndistinct      35.0000     23.0000      43.0000      22.000
0%              4.3000      2.0000       1.0000       0.100
2%              4.4000      2.2000       1.2000       0.100
25%             5.1000      2.8000       1.6000       0.300
50%             5.8000      3.0000       4.3500       1.300
75%             6.4000      3.3000       5.1000       1.800
90%             6.9000      3.6100       5.8000       2.200
98%             7.7000      4.0020       6.6020       2.402
99%             7.7000      4.1510       6.7000       2.500
99.9%           7.8702      4.3702       6.8702       2.500
100%            7.9000      4.4000       6.9000       2.500


> ddist(subset(iris, Species == 'virginica'))
          Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
n              50.0000      50.000      50.0000      50.000
ndistinct      21.0000      13.000      20.0000      12.000
0%              4.9000       2.200       4.5000       1.400
2%              5.5860       2.494       4.7940       1.498
25%             6.2250       2.800       5.1000       1.800
50%             6.5000       3.000       5.5500       2.000
75%             6.9000       3.175       5.8750       2.300
90%             7.6100       3.310       6.3100       2.400
98%             7.7040       3.800       6.7040       2.500
99%             7.8020       3.800       6.8020       2.500
99.9%           7.8902       3.800       6.8902       2.500
100%            7.9000       3.800       6.9000       2.500

> ddist(data.table(iris))
          Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
n               1.0000      1.0000       1.0000       1.000
ndistinct       1.0000      1.0000       1.0000       1.000
0%              4.3000      2.0000       1.0000       0.100
2%              4.4000      2.2000       1.2000       0.100
25%             5.1000      2.8000       1.6000       0.300
50%             5.8000      3.0000       4.3500       1.300
75%             6.4000      3.3000       5.1000       1.800
90%             6.9000      3.6100       5.8000       2.200
98%             7.7000      4.0020       6.6020       2.402
99%             7.7000      4.1510       6.7000       2.500
99.9%           7.8702      4.3702       6.8702       2.500
100%            7.9000      4.4000       6.9000       2.500