R：使用data.table时，当我使用x[y]时，如何获得y列？

更新：旧问题。。。2011年2月，数据表v1.5.3解决了该问题

我试图使用

data.table

软件包，非常喜欢我得到的加速，但是当我使用

x[y，]

时，我被这个错误难住了，其中

x

和

y

是具有相同键的“数据表”，并且

包含

x

和

y

的列名：

require(data.table)
x <- data.table( foo = 1:5, a = 5:1 )
y <- data.table( foo = 1:5, boo = 10:14)
setkey(x, foo)
setkey(y, foo)
> x[y, foo*boo]
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'boo' not found

但是，根据以下从

数据表中摘录的内容，这应该是有效的：

最后，虽然看起来好像
x[y]不返回y中的列，
实际上，您可以使用
j表达式中的y。这就是我们要做的
是指连接继承的作用域。为什么不呢？
只要把所有人的联盟还给我就行了
从x和y中选择列，然后运行
关于那件事？归结起来就是
代码的精确性和什么更快
编程。当你写作时
x[y，fooboo]，自动生成data.table
检查j表达式以查看
它使用的列。它只会，
或组，仅限这些列。记忆
仅为j中的列创建
使用。假设foo在x中，boo在x中
是y（以及其他20列）
在y中）。x[y，fooboo]是不是比
程序，运行速度比
合并步骤后跟另一个子集
步

我知道这解决了一个类似的问题，但似乎没有得到令人满意的解决。有人知道我遗漏了什么或误解了什么吗？谢谢

更新：我在数据表帮助邮件列表和软件包作者（Matthew Dowle）中询问，上面引用的FAQ确实是错误的，因此我使用的语法目前不起作用，即当我执行
x[y，…]
时，我不能引用
j
（即第二个）参数中的
y
列
 我不确定我是否理解这个问题，我也刚刚开始阅读data.table library的文档，但我认为如果您想获得y的列并对a的列进行处理，您可以尝试以下方法：

> x[y,a*y]
     foo boo
[1,]   5  50
[2,]   8  44
[3,]   9  36
[4,]   8  26
[5,]   5  14

这里，你得到y的列乘以x的a列。如果要将x的foo乘以y的boo，请尝试：


编辑后：谢谢@Prasad Chalasani让问题更清楚

如果首选简单合并，那么以下操作应该可以。我制作了一个更复杂的数据，以便更深入地了解行动：

x <- data.table( foo = 1:5, a=20:24, zoo = 5:1 )
y <- data.table( foo = 1:5, b=30:34, boo = 10:14)
setkey(x, foo)
setkey(y, foo)

从这个角度看，后者的速度要快得多。虽然结果不完全相同，但可以以相同的方式使用（后一次运行时有一个额外的列）：

因此，为了得到
xy
，我们可以使用：
xy参考我问题中的例子，我想把
x
和
y
连接起来，我们称之为
xy
，然后创建一个单列数据框，它等于
xy$foo*xy$boo
@Prasad Chalasani：我编辑了我的答案，我希望你能从中发现一些新的和有价值的东西。谢谢你提供的详细信息，但我的问题是为什么我在问题中描述的特定语法不起作用，这与常见问题解答中的说法相反。我知道我可以分两个阶段（合并，然后对列进行操作），但我希望
x[y，]
语法在一个步骤中起作用，即在一个步骤中对
x
和
y
列进行连接和操作。这在语法上不那么繁琐，而且可能更快（如果在内部正确实现的话）。我正在处理1000万行数据帧，所以我不关心上面的小玩具示例的计时。@Prasad Chalasani：我明白了，那么我的“答案”似乎是没有答案：（我认为FAQ在这一部分是不正确的，正如@f3lix所建议的。2011年2月发布给CRAN的v1.5.3解决了这一问题。请查看其新闻、新数据表和更正的FAQ。但您不久前提出了问题，2011年2月发布给CRAN的v1.5.3解决了这一问题。请查看其新闻、新数据表和更正的FAQ。@Matthew thank you，是的，我知道最新版本已经解决了这个问题，我很高兴你在这里指出了这一点，让其他人都清楚了。
> y[,x*boo]
     foo  a
[1,]  10 50
[2,]  22 44
[3,]  36 36
[4,]  52 26
[5,]  70 14

x <- data.table( foo = 1:5, a=20:24, zoo = 5:1 )
y <- data.table( foo = 1:5, b=30:34, boo = 10:14)
setkey(x, foo)
setkey(y, foo)

> system.time(merge(x,y))
   user  system elapsed 
  0.027   0.000   0.023 
> system.time(x[,list(y,x)])
   user  system elapsed 
  0.003   0.000   0.006 

> merge(x,y)
     foo  a zoo  b boo
[1,]   1 20   5 30  10
[2,]   2 21   4 31  11
[3,]   3 22   3 32  12
[4,]   4 23   2 33  13
[5,]   5 24   1 34  14
> x[,list(x,y)]
     foo  a zoo foo.1  b boo
[1,]   1 20   5     1 30  10
[2,]   2 21   4     2 31  11
[3,]   3 22   3     3 32  12
[4,]   4 23   2     4 33  13
[5,]   5 24   1     5 34  14

> xy[,foo*boo]
[1] 10 22 36 52 70