Как вы относитесь к переменным в data.table, если имена переменных хранятся в символьном векторе? Например, это работает для data.frame:
df <- data.frame(col1 = 1:3)
colname <- "col1"
df[colname] <- 4:6
df
# col1
# 1 4
# 2 5
# 3 6
Как я могу выполнить эту же операцию для таблицы данных с нотной записью := или без нее? Очевидная вещь dt[ , list(colname)] не работает (и я этого не ожидал).
Попробуйте:
DT = data.table(col1 = 1:3)
colname = "col1"
DT[, colname, with = FALSE] # select
# col1
# 1: 1
# 2: 2
# 3: 3
DT[, (colname) := 4:6] # assign
# col1
# 1: 4
# 2: 5
# 3: 6
Последний известен как столбец plonk, потому что вы заменяете весь вектор столбца ссылкой. Если присутствует подмножество i, оно будет переназначать по ссылке. Параны вокруг (colname) - это стенография, введенная в версии v1.9.4 на CRAN Oct 2014. Вот новость:
Using `with = FALSE` with `:=` is now deprecated in all cases, given that wrapping
the LHS of `:=` with parentheses has been preferred for some time.
colVar = "col1"
DT[, colVar := 1, with = FALSE] # deprecated, still works silently
DT[, (colVar) := 1] # please change to this
DT[, c("col1", "col2") := 1] # no change
DT[, 2:4 := 1] # no change
DT[, c("col1","col2") := list(sum(a), mean(b)] # no change
DT[, `:=`(...), by = ...] # no change
См. также раздел Подробности в ?`:=`:
DT[i, (colnamevector) := value]
# [...] The parens are enough to stop the LHS being a symbol
И чтобы ответить на следующий вопрос в комментарии, здесь один из способов (как обычно, существует много способов):
DT[, colname := cumsum(get(colname)), with = FALSE]
# col1
# 1: 4
# 2: 9
# 3: 15
или вам может быть проще читать, писать и отлаживать только до eval a paste, подобно построению динамического оператора SQL для отправки на сервер:
expr = paste0("DT[,",colname,":=cumsum(",colname,")]")
expr
# [1] "DT[,col1:=cumsum(col1)]"
eval(parse(text=expr))
# col1
# 1: 4
# 2: 13
# 3: 28
Если вы так много сделаете, вы можете определить вспомогательную функцию eval:
EVAL = function(...)eval(parse(text=paste0(...)),envir=parent.frame(2))
EVAL("DT[,",colname,":=cumsum(",colname,")]")
# col1
# 1: 4
# 2: 17
# 3: 45
Теперь, когда data.table 1.8.2 автоматически оптимизирует j для эффективности, может быть предпочтительнее использовать метод eval. get() в j предотвращает некоторые оптимизации, например.
Или существует set(). Низкая служебная, функциональная форма :=, что было бы неплохо. См. ?set.
set(DT, j = colname, value = cumsum(DT[[colname]]))
DT
# col1
# 1: 4
# 2: 21
# 3: 66
* Это не ответ на самом деле, но у меня нет достаточного количества уличных кредитов для комментариев:/
В любом случае, для тех, кто может попытаться создать новый столбец в таблице данных с именем, хранящимся в переменной, у меня есть следующее: Я не имею в виду, что это производительность. Любые предложения по улучшению? Можно ли предположить, что безымянный новый столбец всегда будет иметь имя V1?
colname <- as.name("users")
# Google Analytics query is run with chosen metric and resulting data is assigned to DT
DT2 <- DT[, sum(eval(colname, .SD)), by = country]
setnames(DT2, "V1", as.character(colname))
Заметьте, что я могу ссылаться на нее просто отлично в sum(), но, похоже, не может ее назначить на том же шаге. BTW, причина, по которой мне нужно это сделать, это colname будет основываться на вводе пользователя в приложении Shiny.
Для нескольких столбцов и функции, применяемой к значениям столбца.
При обновлении значений из функции RHS должен быть объектом списка, поэтому использование цикла на .SD с помощью lapply сделает трюк.
Нижеприведенный пример преобразует целочисленные столбцы в числовые столбцы
a1 <- data.table(a=1:5, b=6:10, c1=letters[1:5])
sapply(a1, class) # show classes of columns
# a b c1
# "integer" "integer" "character"
# column name character vector
nm <- c("a", "b")
# Convert columns a and b to numeric type
a1[, j = (nm) := lapply(.SD, as.numeric ), .SDcols = nm ]
sapply(a1, class)
# a b c1
# "numeric" "numeric" "character"