读取、重新编码、子集设置和重塑R中顺序标记的data.frames

我很难适应以前用来读入并重新编码顺序标记为data.tables的脚本

我在R中有一系列按顺序标记的data.tables：

df1

、

df2

、

df3

，等等。然后我会应用一些特定的（且不一致的）规则在这些

数据中创建新变量。这些表被称为
status
和
csat

我想做的是：

读入数据表
将
csat
变量重新编码为新变量
将data.table子集，使其仅包含4个变量（
csat
、
csat\u d
、
id
、和
状态
）
使用外部联接将data.table与以前的表合并（以便可以将其重塑为长格式）
我试图解决下面脚本中的第1-3点，但不知道如何实现第4点

编辑：

我猜你想这么做

out <- lapply( ll , function(x) x[ , csat := recode( csat , ,"1:5=0;6:7=1;NA=NA;" ) ][ , csat_vars , with = FALSE ] )

out列出实际的
data.table
s，而不是它们的名称，您是否有
data.table
s或
data.frame
s？我之所以这样做，是因为您使用的是
数据。frame
术语来处理
数据。tables
，即不使用
：=
它们是
数据。tables
由于无知，我想我使用的术语是错误的：（请随意更正！先更改到列表。这会产生以下错误消息（我很难解释，因为我不是数据专家。表）：
中的错误：
：=
（csat，recode（csat，1:5=0；6:7=1；NA=NA；）：：：=仅定义用于j，并且（目前）仅定义一次；即DT[I，col:=1L]和DT[，newcol:=sum（colB），by=colA]是可以的，但不是DT[I，col:=1L，不是DT[I]$col:=1L，而不是DT[,，{newcol1:=1L；newcol2:=2L}]。请参阅帮助（“：=”）。检查is.data.table（DT）是否为真。
@roody我认为要获得进一步的帮助，请将您的示例制作成可复制的示例……请尝试阅读，感谢您链接到教程！非常有用，现在示例数据已添加到上面的帖子中。
> dput(head(df))
structure(list(respid = c(1499L, 433L, 2600L, 2282L, 1503L, 3304L
), csat = c(4L, 6L, NA, NA, 6L, 4L), status = c("Active", "Active", 
"Active", "Active", "Active", "Active"), touch = c(2L, 3L, 2L, 
3L, 2L, 2L)), .Names = c("CustomerId", "csat", "status", "touch"), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .internal.selfref = <pointer: 0x7f800301b778>)

> dput(head(df2_r))
structure(list(respid = c(6L, 5L, 149L, 147L, 270L, 145L), csat = c(4L, 
NA, 6L, 7L, 7L, 4L), status = c("Active", "Lapsed/Churned", "Active", 
"Active", "Active", "Active"), touch = c(3L, NA, 3L, 1L, 3L, 
1L)), .Names = c("CustomerId", "csat", "status", "touch"), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .internal.selfref = <pointer: 0x7f800301b778>)

> dput(head(df3))
structure(list(respid = c(1713L, 1611L, 1630L, 1773L, 1391L, 
1571L), csat = c(4L, 6L, 4L, 5L, 7L, 4L), status = c("Active", 
"Active", "Active", "Active", "Active", "Active"), AGENCY_1 = c(NA_integer_, 
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_
)), .Names = c("CustomerId", "csat", "status", "AGENCY_1"), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .internal.selfref = <pointer: 0x7f800301b778>)

out <- lapply( ll , function(x) x[ , csat := recode( csat , ,"1:5=0;6:7=1;NA=NA;" ) ][ , csat_vars , with = FALSE ] )

df1 <- data.table( a = 1 , b = 2 , c = 3 )
df2 <- data.table( a = 1 , b = 2 , c = 3 )
ll <- list(df1,df2) 
vars <- c( "a" , "c" )
#  Recode column 'c' to 10, and then subset data.table to only columns 'a' and 'c'
lapply( ll , function(x)  x[ , c := 10 ][ , vars , with = FALSE  ] )
#[[1]]
#   a  c
#1: 1 10

#[[2]]
#   a  c
#1: 1 10