R 如何将列名作为其他列表的输入传递，并引用其他data.table来汇总分数？

我有两个数据。表DT1和RF，其中DT1是主表，RF是变量值的人行横道

 DT1 <- data.table(id = c(1:10),Var1=c(1,0,0,0,1,0,1,1,0,0) ,Var2=c(0,0,0,0,1,0,1,0,0,1), 
              Var3=c(1,1,1,0,0,0,1,1,0,0),Var4=c(1,1,0,0,1,0,0,0,0,0),
              Var5=c(0,0,0,0,1,0,1,1,0,0))
 RF <- data.table (Variable = c("Var1","Var2","Var3","Var4","Var5","Var6","Var7","Var8",
              "Var9","Var10"), 
              CO = c(1.1,2.3,1.4,1.5,1.0,3.8,2.5,3.7,2.1,2.0), 
              IN = c(2.1,1.3,1.9,2.5,1.7,2.8,2.9,1.7,1.1,2.0))

我已经尝试过两种方法：

 METHOD 1:
 L1<- length(List1)
 y<-0
 DT1 <-DT1[,Score_CO:={for(i in 1:L1){
             x<-parse(text = List1[i])
             if(DT1[,eval(x)] == 1){
             x<-RF[which(RF[,'Variable'] == List1[i],),CO]}
             else{as.numeric(0.0)}
             y=y+x }
             return(y)}]

 METHOD 2:
 Score_Calc<-function(DT,RF, List, model = 'CO'){
 pvar<- 0
 pvar<-for(i in 1:nrow(DT)){
 for(j in 1:length(List)){
  x<-parse(text = List[j])  
  ifelse(DT[i,eval(x)] == 1, RF[which(RF[,'Variable'] == List[j],),model], 0)
 }
 pvar <- pvar + pvar
 DT[,paste0('Score_',model):= pvar]
 }
 return(DT)
 }

 Score_Calc(DT=DT1,RF = RF, List=List1, model = 'CO')

备注：分数=Var1+Var2+Var3（来自RF表格CO列的值）

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请看一看，帮我找出我做错了什么。非常感谢您的帮助。

这是一个矩阵乘法版本：

as.matrix(DT1[, -1, with=F]) %*% as.matrix(RF[1:5, -1, with=F])
#        CO  IN
#  [1,] 4.0 6.5
#  [2,] 2.9 4.4
#  [3,] 1.4 1.9
#  [4,] 0.0 0.0
#  [5,] 5.9 7.6
#  [6,] 0.0 0.0
#  [7,] 5.8 7.0
#  [8,] 3.5 5.7
#  [9,] 0.0 0.0
# [10,] 2.3 1.3

---

data.table版本1。只要小心，一旦你为RF设置了键，矩阵乘法会给你一个不同的答案，因为设置键会重新排序

编辑：执行以下两种计算的备选方案：

setkey(RF, Variable)
fun <- function(DT, col) sum(RF[names(DT), ][, col, with=F] * unlist(DT))
DT1[,list(CO=fun(.SD, "CO"), IN=fun(.SD, "IN")), by=id]
#     id  CO  IN
#  1:  1 4.0 6.5
#  2:  2 2.9 4.4
#  3:  3 1.4 1.9
#  4:  4 0.0 0.0
#  5:  5 5.9 7.6
#  6:  6 0.0 0.0
#  7:  7 5.8 7.0
#  8:  8 3.5 5.7
#  9:  9 0.0 0.0
# 10: 10 2.3 1.3

---

第一个

sapply

循环遍历数据表中的每个

Var#

列，从

RF

中的

CO

中找到相应的值，并将该列乘以该值（这将生成您在上面看到的修改后的

Var1-5

值。

CO:=apply（…

bit只计算每行

Var1-5

的和，并将它们保存为

DT2

中的

CO

列。谢谢它看起来不错，我只是想问我如何才能得到DT1的子集，以及列表1中的变量。因为对于CO，我只想检查列表1中的变量（Var1，Var3，Var5）谢谢，我真的很感激。@ NSDSATASI，如果这回答了你的问题，请考虑通过点击复选框来标记它。谢谢。当然，非常感谢。我正准备这样做。用你给出的解决方案，我只添加了一个步骤，我用列对应的数据对数据进行子集，然后应用你的解决方案。继续。再次感谢。我不能投票支持这个解决方案，因为它说它需要超过15个声誉。但我真的想投票支持这个。

 OUTPUT:
  id    Var1    Var2    Var3    Var4    Var5    Score_CO
   1    1   0   1   1   0   2.5
   2    0   0   1   1   0   1.4
   3    0   0   1   0   0   1.4
   4    0   0   0   0   0   0
   5    1   1   0   1   1   2.1
   6    0   0   0   0   0   0
   7    1   1   1   0   1   3.5
   8    1   0   1   0   1   3.5
   9    0   0   0   0   0   0
  10    0   1   0   0   0   0

as.matrix(DT1[, -1, with=F]) %*% as.matrix(RF[1:5, -1, with=F])
#        CO  IN
#  [1,] 4.0 6.5
#  [2,] 2.9 4.4
#  [3,] 1.4 1.9
#  [4,] 0.0 0.0
#  [5,] 5.9 7.6
#  [6,] 0.0 0.0
#  [7,] 5.8 7.0
#  [8,] 3.5 5.7
#  [9,] 0.0 0.0
# [10,] 2.3 1.3

setkey(RF, Variable)
fun <- function(DT, col) sum(RF[names(DT), ][, col, with=F] * unlist(DT))
DT1[,list(CO=fun(.SD, "CO"), IN=fun(.SD, "IN")), by=id]
#     id  CO  IN
#  1:  1 4.0 6.5
#  2:  2 2.9 4.4
#  3:  3 1.4 1.9
#  4:  4 0.0 0.0
#  5:  5 5.9 7.6
#  6:  6 0.0 0.0
#  7:  7 5.8 7.0
#  8:  8 3.5 5.7
#  9:  9 0.0 0.0
# 10: 10 2.3 1.3

setkey(RF, Variable)
DT2 <- DT1[, c(
  list(id=id),
  sapply(
    names(.SD[, -1, with=F]), 
    function(x) unlist(.SD[, x, with = F] * RF[x, ][, CO]),
    simplify=F
  )
) ][, CO:=apply(.SD[, -1, with=F], 1, sum)]
DT2
#     id Var1 Var2 Var3 Var4 Var5  CO
#  1:  1  1.1  0.0  1.4  1.5    0 4.0
#  2:  2  0.0  0.0  1.4  1.5    0 2.9
#  3:  3  0.0  0.0  1.4  0.0    0 1.4
#  4:  4  0.0  0.0  0.0  0.0    0 0.0
#  5:  5  1.1  2.3  0.0  1.5    1 5.9
#  6:  6  0.0  0.0  0.0  0.0    0 0.0
#  7:  7  1.1  2.3  1.4  0.0    1 5.8
#  8:  8  1.1  0.0  1.4  0.0    1 3.5
#  9:  9  0.0  0.0  0.0  0.0    0 0.0
# 10: 10  0.0  2.3  0.0  0.0    0 2.3