Мета-программирование данных.

Ответ 1

Хотя ваши функции выглядят интересно, я думаю, вы спрашиваете, есть ли другие способы сделать это.
Лично мне нравится использовать что-то вроде этого:

## SAMPLE DATA
DT1 <- data.table(id=sample(LETTERS[1:4], 20, TRUE), Col1=1:20, Col2=rnorm(20))
DT2 <- data.table(id=sample(LETTERS[3:8], 20, TRUE), Col1=sample(100:500, 20), Col2=rnorm(20))
DT3 <- data.table(id=sample(LETTERS[19:20], 20, TRUE), Col1=sample(100:500, 20), Col2=rnorm(20))

ДОСТУП К ТАБЛИЦЕ ПО ССЫЛКЕ НАИМЕНОВАНИЯ ТАБЛИЦЫ:

Это просто, очень похоже на любой объект в R

# use strings to select the table
tablesSelected <- "DT3"

# use get to access them 
get(tablesSelected)

# and we can perform operations:
get(tablesSelected)[, list(C1mean=mean(Col1), C2mean=mean(Col2))]

ВЫБОР КОЛОНН ПО ССЫЛКЕ

Чтобы выбрать столбцы по их именам, используйте аргумент .SDcols. Задан вектор имен столбцов:

columnsSelected <- c("Col1", "Col2")

Присвойте этот вектор аргументу .SDcols:

## Here we are simply accessing those columns
DT3[, .SD, .SDcols = columnsSelected]

Мы также можем применить функцию к каждому столбцу, указанному в строковом векторе:

## apply a function to each column
DT3[, lapply(.SD, mean), .SDcols = columnsSelected]

Обратите внимание, что если наша цель - просто вывести столбцы, мы можем отключить with:

# This works for displaying
DT3[, columnsSelected, with=FALSE]

Примечание. Более "современный" способ сделать это - использовать ярлык .. для доступа к columnsSelected с уровня "вверх на один уровень":

DT3[ , ..columnsSelected]

Однако, если использовать with=FALSE, мы не сможем работать напрямую со столбцами обычным способом

## This does NOT work: 
DT3[, someFunc(columnsSelected), with=FALSE]

## This DOES work: 
DT3[, someFunc(.SD), .SDcols=columnsSelected]

## This also works, but is less ideal, ie assigning to new columns is more cumbersome
DT3[, columnsSelected, with=FALSE][, someFunc(.SD)]

Мы также можем использовать get, но это немного сложнее. Я оставляю это здесь для справки, но .SDcols - путь

## we need to use 'get', but inside 'j'
##   AND IN A WRAPPER FUNCTION     <~~~~~ THIS IS VITAL

DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) get(.col))]

## We can execute functions on the columns:
DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) mean( get(.col) ))]


## And of course, we can use more involved-functions, much like any *ply call:
# using .SDcols 
DT3[, lapply(.SD, function(.col) c(mean(.col) + 2*sd(.col), mean(.col) - 2*sd(.col))), .SDcols = columnsSelected]

# using 'get' and assigning the value to a var.  
#   Note that this method has memory drawbacks, so using .SDcols is preferred
DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) {TheCol <- get(.col); c(mean(TheCol) + 2*sd(TheCol), mean(TheCol) - 2*sd(TheCol))})]

Для справки: если вы попробуете следующее, вы заметите, что они не дают результатов, к которым мы стремимся.

    ## this DOES NOT work (need ..columnsSelected)
    DT3[, columnsSelected]

    ## netiher does this
    DT3[, eval(columnsSelected)]

    ## still does not work: 
    DT3[, lapply(columnsSelected, get)]

Если вы хотите изменить имя столбца:

# Using the '.SDcols' method:  change names using 'setnames'  (lowercase "n")
DT3[, setnames(.SD, c("new.Name1", "new.Name2")), .SDcols =columnsSelected]

# Using the 'get' method:  
##  The names of the new columns will be the names of the 'columnsSelected' vector
##  Thus, if we want to preserve the names, use the following: 
names(columnsSelected) <- columnsSelected    
DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) get(.col))]

## we can also use this trick to give the columns new names
names(columnsSelected) <- c("new.Name1", "new.Name2")
DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) get(.col))]

Понятно, что использовать .SDcols проще и элегантнее.

Как насчет by?

# 'by' is straight forward, you can use a vector of strings in the 'by' argument. 

# lets add another column to show how to use two columns in 'by'
DT3[, secondID := sample(letters[1:2], 20, TRUE)]

# here is our string vector: 
byCols <- c("id", "secondID")

# and here is our call
DT3[, lapply(columnsSelected, function(.col) mean(get(.col))), by=byCols]

ВСТАВЬТЕ ВСЕ ВМЕСТЕ

Мы можем получить доступ к data.table по его имени, а затем выбрать его столбцы также по имени:

get(tablesSelected)[, .SD, .SDcols=columnsSelected]

## OR WITH MULTIPLE TABLES
tablesSelected <- c("DT1", "DT3")
lapply(tablesSelected, function(.T) get(.T)[, .SD, .SDcols=columnsSelected])

# we may want to name the vector for neatness, since
#  the resulting list inherits the names. 
names(tablesSelected) <- tablesSelected

ЭТО ЛУЧШАЯ ЧАСТЬ:

Поскольку так много в data.table передается по ссылке, легко иметь список таблиц, отдельный список добавляемых столбцов и еще один список столбцов, с которыми можно работать, и собирать все вместе для добавления аналогичных операций. - но с разными входами - на всех ваших столах. В отличие от аналогичного действия с data.frame, нет необходимости переназначать конечный результат.

newColumnsToAdd <- c("UpperBound", "LowerBound") 
FunctionToExecute <- function(vec) c(mean(vec) - 2*sd(vec), mean(vec) + 2*sd(vec))

# note the list of column names per table! 
columnsUsingPerTable <- list("DT1" = "Col1", DT2 = "Col2", DT3 = "Col1")
tablesSelected <- names(columnsUsingPerTable)
byCols <- c("id")

# TADA: 
dummyVar <- # I use 'dummyVar' because I do not want to display the  output
lapply(tablesSelected, function(.T) 
  get(.T)[, c(newColumnsToAdd) := lapply(.SD, FunctionToExecute), .SDcols=columnsUsingPerTable[[.T]], by=byCols ]  )

# Take a look at the tables now: 
DT1
DT2
DT3