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R data.table-带有'；的新列：='；并保留现有列

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R data.table-带有'；的新列：='；并保留现有列,r,data.table,R,Data.table,是否可以创建一个新列并在语句中保留（少数）现有列？e、 g.创建“x”列，然后保留“x”和“mpg”列 dt如果我们在单个步骤中需要它，而不是执行：=修改原始数据集，请在列表中使用=或指定它（ 或者，如果需要在原始数据集中创建列，则可以对其进行管道传输 dt[, x := mpg][, .(x, mpg)] 如果要更新原始对象中的列，另一个选项是set set(dt[, x:= mpg], i = NULL, j = names(dt)[!names(dt) %in% c('x', 'mp

是否可以创建一个新列并在语句中保留（少数）现有列？e、 g.创建“x”列，然后保留“x”和“mpg”列

dt如果我们在单个步骤中需要它，而不是执行
：=
修改原始数据集，请在
列表中使用
=
或
指定它（



或者，如果需要在原始数据集中创建列，则可以对其进行管道传输


dt[, x := mpg][, .(x, mpg)]




如果要更新原始对象中的列，另一个选项是
set


set(dt[, x:= mpg], i = NULL, j = names(dt)[!names(dt) %in% c('x', 'mpg')], value = NULL)



如果要通过引用进行替换，请使用
：=
，然后可以执行以下操作


dt[, x:=mpg][, setdiff(colnames(dt), c('x', 'mpg')) := NULL]



从性能角度看，哪个选项更有效？我假设选项#1需要将输出分配回原始数据表。对吗？dt@R007
：=
更快，但是您也在进行子集设置。您可以用
微基准检查更大的数据集吗？您需要修改原始对象吗我完全同意。更新原始对象是不可取的。我有一种情况，在处理时间上的微小节省会增加价值。

set(dt[, x:= mpg], i = NULL, j = names(dt)[!names(dt) %in% c('x', 'mpg')], value = NULL)



dt[, x:=mpg][, setdiff(colnames(dt), c('x', 'mpg')) := NULL]