R 高效地重复列表中的data.table，顺序替换循环中另一个data.table中同名的列

我有两个

数据。表
s：

x <- data.table(a = c(1, 2, 3, 4, 1), b = c(2, 3, 4, 1, 2), c = c(3, 4, 1, 2, 3))
y <- data.table(a = c(1, 0, 0, 0, 1), b = c(0, 1, 0, 0, 0), c = c(0, 0, 0, 0, 1))

我尝试的是：

z <- lapply(names(x), function(i) {
  x[ , i, with = FALSE]
})

w <- rep(list(y), ncol(y))

myfun <- function(obj1, obj2) {
  cbind(obj1, obj2)
}

u <- Map(myfun, obj1 = z, obj2 = w)

u <- lapply(u, function(i) {
  setcolorder(i[ , unique(names(i)), with = FALSE], names(x))
})

但是，它会将第一个列表组件返回为空，并将
x
的所有值复制到下一个列表组件中

有人能帮忙吗？
在创建
列表时，我们可能需要一份
副本
“y”，而不是

w <- rep(list(y), ncol(y))

引用赋值（
：=
）会更改每个循环中的列值，因为它们引用的是内存中的同一对象。在第一种情况下，赋值后，它也会更改“y”以及“w”
list
元素。第二种情况下，它只能更改“w”并保留“y”，因为我们
copy
ied。要了解行为，请在
for
循环中执行
set
赋值

for(j in seq_along(x)) {print(w[[j]][[j]])
        set(w[[j]], i = NULL, j =j, x[[j]])
        print("----")
        print(w[[j]])
   } 

为了避免这种情况，请使用
replicate

w <- replicate(ncol(y), copy(y), simplify = FALSE)

或基于
Map
的分配

Map(function(u, v) u[, (v) := x[[v]]][],  w, names(x))
#[[1]]
#   a b c
#1: 1 0 0
#2: 2 1 0
#3: 3 0 0
#4: 4 0 0
#5: 1 0 1

#[[2]]
#   a b c
#1: 1 2 0
#2: 0 3 0
#3: 0 4 0
#4: 0 1 0
#5: 1 2 1

#[[3]]
#   a b c
#1: 1 0 3
#2: 0 1 4
#3: 0 0 1
#4: 0 0 2
#5: 1 0 3


如果我们在创建“w”时没有复制“y”对象，则可以使用来自
base R
的简单
Map
完成赋值，而不是通过引用赋值

Map(function(u, v) {u[[v]] <- x[[v]]
                    u}, w, names(x))

Map（函数（u，v）{u[[v]]像往常一样，快速响应并给出详细解释。非常感谢！
w <- replicate(ncol(y), copy(y), simplify = FALSE)

for(j in seq_along(x)) {print(w[[j]][[j]])
        set(w[[j]], i = NULL, j =j, x[[j]])
        print("----")
        print(w[[j]])
   } 

Map(function(u, v) u[, (v) := x[[v]]][],  w, names(x))
#[[1]]
#   a b c
#1: 1 0 0
#2: 2 1 0
#3: 3 0 0
#4: 4 0 0
#5: 1 0 1

#[[2]]
#   a b c
#1: 1 2 0
#2: 0 3 0
#3: 0 4 0
#4: 0 1 0
#5: 1 2 1

#[[3]]
#   a b c
#1: 1 0 3
#2: 0 1 4
#3: 0 0 1
#4: 0 0 2
#5: 1 0 3

Map(function(u, v) {u[[v]] <- x[[v]]
                    u}, w, names(x))