R data.table中的变量值：：与模式融合

回答时，我尝试将

模式

功能与

数据一起使用。table:：melt

：

df1 <- structure(list(Material_code = 111:112, 
                      actual_202009 = c(30L, 19L), 
                      actual_202010 = c(44L, 70L), 
                      actual_202011 = c(24L, 93L), 
                      pred_202009 = c(25L, 23L), 
                      pred_202010 = c(52L, 68L), 
                      pred_202011 = c(27L, 100L)), 
                 class = c("data.table", "data.frame"), 
                 row.names = c(NA, -2L))

在

变量

字段中，我想要的是“202009”而不是“1”

我完全知道我可以通过使用

tstrsplit

实现这一目标：

melt(df1, 1)[, 
           c("type", "variable") := tstrsplit(variable, "_", fixed = TRUE)][,
                 dcast(.SD, Material_code + date ~ type)]

但是我希望通过

模式

我可以产生一种不那么冗长的方式

我所尝试的：

• 我更改了

  variable.factor=FALSE

  （默认值为true），但它在

  variable

  列（1，2，…）中生成相同的值，只是这次它们是字符串

预期产出： 我希望下面的代码能够产生所显示的输出（当然，用合适的代码替换

argument1

和

argument2

）：

---

是否可能，或者肯定要走很长的路？

使用

数据。表
1.14.1（自2021-05-18起的开发版本）可以使用新加入的
测量功能来解决它。像这样：

melt(df1, measure.vars= measure(value.name, date, pattern="(actual|pred)_(.*)"))

   Material_code   date actual pred
1:           111 202009     30   25
2:           112 202009     19   23
3:           111 202010     44   52
4:           112 202010     70   68
5:           111 202011     24   27
6:           112 202011     93  100

检查
？测量
以及发布新闻以了解更多信息。
似乎有一个分支（此处提到）可能会解决此问题，不确定其状态或时间线。相关：
melt(df1, 1, measure = patterns(actual = "actual_", pred = "pred_"), argument1, argument2)[1, ]
>    Material_code variable actual pred
> 1:           111   202009     30   25

melt(df1, measure.vars= measure(value.name, date, pattern="(actual|pred)_(.*)"))

   Material_code   date actual pred
1:           111 202009     30   25
2:           112 202009     19   23
3:           111 202010     44   52
4:           112 202010     70   68
5:           111 202011     24   27
6:           112 202011     93  100