R data.table处理混淆变量名的单行语句

假设

dt

是一个

data.table

对象，包含

a

、

B

和

C

我希望在列上循环以筛选出一些行，然后在该列上应用函数：

for(col in c("A", "B", "C")){
  dt[col %in% some_filter[[col], col := some_function(col), with=FALSE]
}

其中

some_filter

是包含一些有效值的

列表，例如
some_filter[[“a”]=c（“just”、“an”、“example”）
等

然而，通过在这4个位置中引用
col
，
data.table
似乎把名称空间搞得一团糟，并且失败得很惨

通过临时变量可以解决这个问题，但是如何在一行中完成这个任务呢

不工作的代码是：

library(data.table)
library(dplyr)
dt <- data.table(A=1:10, B=11:20, C=21:30)
f <- list()
f[["A"]] <- 3:5
f[["B"]] <- 14:18
f[["C"]] <- 28:29
for(col in colnames(dt)){
  dt[col %in% f[[col]], col := col * 2, with=F] # Double up some rows
}

库（data.table）
图书馆（dplyr）
dt我们可以使用
get
从包含列名称的字符变量访问列
（）
关于
的左侧：=
也比使用
with=F

for(col in colnames(dt)){
  dt[get(col) %in% f[[col]], (col) := get(col) * 2L] # Double up some rows
}

#     A  B  C
# 1:  1 11 21
# 2:  2 12 22
# 3:  6 13 23
# 4:  8 28 24
# 5: 10 30 25
# 6:  6 32 26
# 7:  7 34 27
# 8:  8 36 56
# 9:  9 19 58
# 10: 10 20 30

我们可以使用
get
从包含列名称的字符变量访问列
（）
关于
的左侧：=
也比使用
with=F

for(col in colnames(dt)){
  dt[get(col) %in% f[[col]], (col) := get(col) * 2L] # Double up some rows
}

#     A  B  C
# 1:  1 11 21
# 2:  2 12 22
# 3:  6 13 23
# 4:  8 28 24
# 5: 10 30 25
# 6:  6 32 26
# 7:  7 34 27
# 8:  8 36 56
# 9:  9 19 58
# 10: 10 20 30

另一个选项是使用
set

for(nm1 in names(dt)) {
   i1 <- which(dt[[nm1]] %in% f[[nm1]])
   set(dt, i= i1, j = nm1, value = dt[[nm1]][i1]*2L)
 }
dt
#     A  B  C
# 1:  1 11 21
# 2:  2 12 22
# 3:  6 13 23
# 4:  8 28 24
# 5: 10 30 25
# 6:  6 32 26
# 7:  7 34 27
# 8:  8 36 56
# 9:  9 19 58
#10: 10 20 30

for（名称中的nm1（dt））{
i1另一个选项是使用
set

for(nm1 in names(dt)) {
   i1 <- which(dt[[nm1]] %in% f[[nm1]])
   set(dt, i= i1, j = nm1, value = dt[[nm1]][i1]*2L)
 }
dt
#     A  B  C
# 1:  1 11 21
# 2:  2 12 22
# 3:  6 13 23
# 4:  8 28 24
# 5: 10 30 25
# 6:  6 32 26
# 7:  7 34 27
# 8:  8 36 56
# 9:  9 19 58
#10: 10 20 30

for（名称中的nm1（dt））{
i1您是否可以将预期输出添加到问题中。可能您需要的是数据表callYes中的
get（col）
，请使用live（即示例函数）填充
f
，并添加预期输出。您是否可以将预期输出添加到问题中。可能您需要的是
get（col）
在data.table callYes中，请用live（即示例函数）填写
f
，并添加预期输出。