dt[,list(above[2]):=3]
Error in eval(lhs, parent.frame(), parent.frame()) :
 object 'above' not found

#RTFM ?data.table::set.

я только что увидел этот символ и подумал что он может мне помочь, а почемку нет? кому-то он помогает..

Помогает чтение встроенной в пакет документации и поиск в сети Интернет. Особенно по самым простым и очевидным вопросам.

Скажите, пж, что это значит?
Предполагаю, что это 50% / 50%

мне кажется, необязательно прям 50/50
это может быть и равномерное распределение

В этом контексте, что вы имеете ввиду под равномерном распределением?

да то же 50/50 для бинарного выбора
не слушайте меня, я не до конца вних в вопрос, кажется

чот я только сейчас присмотрелся
а зачем вам вектор в ячейке? это крайне неудобная конструкция

а если таких столбцов 7 , то так удобнее

а строк может быть 100 или 100000

как пойдёт

неа. когда у вас в ячейке вектор, фактически все основные операции с таблицами, такие как группировки и/или вычисления по колонкам превращаются в боль и мучение

сделаю вывод из этого

в общем, в текущей структуре вы вряд ли сможете сделать изменение элемента внутри списка, который хранится в ячейке таблицы
просто потому что data.table воспринимает конструкцию вида dt[, list(value)] как создание новой таблицы с колонкой V1, в которую записывает value.
соответственно, выражение p[, above[2]] превращается в отдельную таблицу. в результате выражения слайсов по индекусу и модификации обращаются не к above, а к другой таблице.

вот, смотрите:

> library(data.table)
> p1 <- list(above = list(1:5), below = list(1:5))
> p1 <- as.data.table(p1)
> 
> p2 <- list(above = list(5:1), below = list(5:1))
> p <- rbind(p1, p2)
> 
> str(p)
Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  2 obs. of  2 variables:
 $ above:List of 2
  ..$ : int  1 2 3 4 5
  ..$ : int  5 4 3 2 1
 $ below:List of 2
  ..$ : int  1 2 3 4 5
  ..$ : int  5 4 3 2 1
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
> p
       above     below
1: 1,2,3,4,5 1,2,3,4,5
2: 5,4,3,2,1 5,4,3,2,1
> 
> p[, class(above)]
[1] "list"
> 
> p[, above[2]]
   V1
1:  5
2:  4
3:  3
4:  2
5:  1

as_xml_document(list(apply(mtcars, 1, as.list)))

вот, именно, у меня такая же лажа :(

Коллеги, подскажите, если кто знает, почему mnist не загружается с пакета keras..

Я не спец но у вас не установлен tensorflow и numpy, как минимум

Я вчера интереснее багу словил https://github.com/rstudio/keras/issues/930