R 使用：=with eval（as.symbol（））创建列

我正在使用

R

（OS X 10.11.6上的版本3.3.2）中的

data.table

，并注意到在使用

：=

操作符和名称字符串方面，从版本1.9.6到1.10.0的行为发生了变化

我正在根据索引号重命名循环中的列。以前，我一直在

：=

的两侧使用

eval（as.symbol（“string”））

，但这已经不起作用了（这是基于以前的答案）。通过反复试验，我发现我需要在左侧使用

（“string”）

，在右侧使用

eval（as.symbol（“string”）

下面是演示这种行为的MCVE

library(data.table)
dt <- data.table(col1 = 1:10, col2 = 11:20)

## the next lines would be inside a loop that is excluded to simplify this MCVE
colA = paste0("col", 1)
colB = paste0("col", 2)
colC = paste0("col", 3)

## Old code that worked with 1.9.6, but not longer works
dt[ , eval(as.symbol(colC)) := eval(as.symbol(colA)) + eval(as.symbol(colB))]

## New code that now works 1.10.0
dt[ , (colC) := eval(as.symbol(colA)) + eval(as.symbol(colB))]

库（data.table）
dt从a开始，现在假设如果
j
是一个字符串，它将作为一个符号进行计算，因此，例如，
dt[，“col”：=3]
也将起作用

这一默认设置的确切时间有相当大的变化，但完整的故事都包含在上一篇文章和
data.table
中

但是，您可能会感兴趣

new_cols = c("j1", "j2")
dt[, (new_cols) := value]  # brackets so we don't just make a new_col col

或

您可以在不需要循环的情况下实现上述功能

library(data.table)

dt = data.table(a = c(2, 3), b = c(5, 7), c = c(11, 13))

cols1 = sapply(c("a", "b"), as.symbol)
cols2 = sapply(c("b", "c"), as.symbol)
new_cols = c("d", "e")

> print(dt)
   a b  c
1: 2 5 11
2: 3 7 13

dt[, (new_cols) := purrr::map2(cols1, cols2, ~ eval(.x) + eval(.y))]

   a b  c  d  e
1: 2 5 11  7 16
2: 3 7 13 10 20

从a开始，现在假设如果
j
是单个字符串，则将其作为符号进行计算，因此，例如，
dt[，“col”：=3]
也将起作用

这一默认设置的确切时间有相当大的变化，但完整的故事都包含在上一篇文章和
data.table
中

但是，您可能会感兴趣

new_cols = c("j1", "j2")
dt[, (new_cols) := value]  # brackets so we don't just make a new_col col

或

您可以在不需要循环的情况下实现上述功能

library(data.table)

dt = data.table(a = c(2, 3), b = c(5, 7), c = c(11, 13))

cols1 = sapply(c("a", "b"), as.symbol)
cols2 = sapply(c("b", "c"), as.symbol)
new_cols = c("d", "e")

> print(dt)
   a b  c
1: 2 5 11
2: 3 7 13

dt[, (new_cols) := purrr::map2(cols1, cols2, ~ eval(.x) + eval(.y))]

   a b  c  d  e
1: 2 5 11  7 16
2: 3 7 13 10 20

常见问题解答被视为文档的一部分和必要的阅读材料。这里的一般建议（问题1.6）似乎是建立一个单一的表达式和评估：
e=substitute（colC:=ColA+ColB，list（ColA=as.symbol（“col1”）、ColB=as.symbol（“col2”）、colC=as.symbol（“col3”）；dt[，eval（e）]
。我不知道为什么你的代码以前可以工作，但现在不行了。@Frank谢谢。我以前看过FAQ，但以前没有注意到这一部分。另外，这个指针帮助我知道将来要搜索什么。FAQ被认为是文档和必要阅读的一部分。这里的一般建议（问题1.6）似乎是建立一个单一的表达式和评估：
e=substitute（colC:=ColA+ColB，list（ColA=as.symbol（“col1”）、ColB=as.symbol（“col2”）、colC=as.symbol（“col3”）；dt[，eval（e）]
。我不知道为什么你的代码以前可以工作，但现在不行了。@Frank谢谢。我以前看过FAQ，但以前没有注意到这一部分。另外，这个指针帮助我知道将来要搜索什么。仅供参考，您可以进一步简化，
“col1”：=
到
col1:=
和
（c（“j1”，“j2”）：=
到
c（“j1”，“j2”）：=
，并且您给出的所有示例都是从该软件包的早期版本开始的。您的示例不包括“if
j
是单个字符串”的情况。。。Fwiw，该案例在1.9.8中进行了更改，在变更日志的第3项中进行了描述：但在这里似乎不相关。我知道后者以前是可用的，但我想指出的是，随着新语法OP的采用，可以添加多个列，以防对他们有利。在第一个例子中，我不知道这以前是可能的。我是否错误地归因于错误？是的，我不确定OP的代码停止工作的确切原因，但我认为这与新的“if
j
是单个字符串”行为无关。不过，我可能错了。顺便说一句，我认为保留您删除的
c（“j1”、“j2”）：=
很好。我一直都是这样做的。仅供参考，您可以进一步简化，
“col1”：=
到
col1:=
和
（c（“j1”、“j2”）：=
到
c（“j1”、“j2”）：=
，并且您给出的所有示例都是从该软件包的早期版本开始的。您的示例不包括“if
j
是单个字符串”的情况。。。Fwiw，该案例在1.9.8中进行了更改，在变更日志的第3项中进行了描述：但在这里似乎不相关。我知道后者以前是可用的，但我想指出的是，随着新语法OP的采用，可以添加多个列，以防对他们有利。在第一个例子中，我不知道这以前是可能的。我是否错误地归因于错误？是的，我不确定OP的代码停止工作的确切原因，但我认为这与新的“if
j
是单个字符串”行为无关。不过，我可能错了。顺便说一句，我认为保留您删除的
c（“j1”、“j2”）：=
很好。我一直都是这样做的。