R 使用.SDcols跨data.table中的列子集应用函数

我想在data.table中的变量子集上应用函数。在本例中，我只是简单地更改变量类型。我可以在data.table中使用几种不同的方法来实现这一点，但是我正在寻找一种不需要中间赋值（

mycols

在本例中）并且不需要我指定要更改两次的列的方法。以下是一个简化的可复制示例：

library('data.table')
n<-30
dt <- data.table(a=sample(1:5, n, replace=T),
       b=as.character(sample(seq(as.Date('2011-01-01'), as.Date('2015-01-01'), length.out=n))),
       c1235=as.character(sample(seq(as.Date('2012-01-01'), as.Date('2013-01-01'), length.out=n))),
       d7777=as.character(sample(seq(as.Date('2012-01-01'), as.Date('2013-01-01'), length.out=n)))
)

方式3:这是可行的，但我需要指定这个长表达式两次

dt3 <- dt[,(which(sapply(dt, class)=='character')):=lapply(.SD, as.Date), .SDcols=which(sapply(dt, class)=='character')]

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这里有一个简单的答案

for (j in  which(sapply(dt, class)=='character')) set(dt, i=NULL, j=j, value=as.Date(dt[[j]]))

这里有一个问题，Arun和Matt都喜欢使用

for

循环而不是使用

.SD

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类似于way 4的内容目前（发布为）是一个功能请求。@Frank仅供参考

dt3 <- dt[,(which(sapply(dt, class)=='character')):=lapply(.SD, as.Date), .SDcols=which(sapply(dt, class)=='character')]

dt3 <- dt[,(.SD):=lapply(.SD, as.Date), .SDcols=which(sapply(dt, class)=='character')]

for (j in  which(sapply(dt, class)=='character')) set(dt, i=NULL, j=j, value=as.Date(dt[[j]]))