R 为什么data.table中没有“qc（）”；带“=FALSE”的；论点

我正在R中使用

wrapr

包。 函数

qc（）

非常有用，可以避免多次键入引号，例如在指定列名时。然而，一个小问题是，在R

data.table

中，当尝试使用

qc（）选择列名时，我们总是需要
with=FALSE
。data.table文档说明
with=FALSE
将很快被弃用。那么，什么是更好的方法呢？请参见此示例：

library(wrapr)
library(data.table)

x <- data.table(firstcol=1:3,secondcol=letters[1:3])
x[,"secondcol"] # works 
   secondcol
1:         a
2:         b
3:         c

x[,c("secondcol")] # works 
   secondcol
1:         a
2:         b
3:         c

编辑后回答

这与
数据有关。表
的唯一子集（请参见
？特殊符号
）。虽然可以使用
with=FALSE
，但这已被记录为“不再需要”，很快可能会被弃用。我们可以采取以下措施：

x[,.SD,.SDcols = qc(secondcol)]
   secondcol
1:         a
2:         b
3:         c

回答：

如果您查看
？qc

qc（）一个方便的函数，允许用户删除多余的引号。它引用其参数，而不是对其求值，除非是对qc（）或c（）的嵌套调用。有关命名和未命名字符向量的典型用法，请参见示例

qc（）使用bquote（）.（）准旋转转义符号

它显示
qc
使用
bquote
，它将返回字符串not
eval
uated对象。例如，见：
qc（iris）

以上内容将返回：

qc(iris)
[1] "iris"

现在，如果我们将此应用于问题，使用
-qc（iris）
将正确地给出错误：

-qc（iris）中出错：一元运算符的参数无效

要解决这个问题，我们需要评估参数。我个人会使用
bquote
和其他
base
替代方案：

x[,-eval(bquote(firstcol))]
[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10

x[, qc(firstcol)]
#[1] "firstcol"
x[, -get(qc(firstcol))]
#[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10
# using eval(substitute(...))
 x[,-eval(substitute(firstcol))] 
 [1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10
# tidyverse-like
 x[,-rlang::eval_tidy(firstcol)] 
[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10

你试过了吗？我想它用错了
qc
使用
bquote
返回带引号的字符串，而不是对象本身。可能使用
替换
之类的？
x[，qc（firstcol）]
似乎对我也不起作用？返回“firstcol”@BenBolker，感谢您的关注。我们现在有一个修改后的问题。我向大家道歉。这个问题需要一点改变，结果是
qc（）
在改变的场景中也起作用。更改
with=F
插入data.table时，一元运算符起作用。我确实发现了glue和许多其他使用文本解析的方法，因此非常感谢大家。我应该删除问题还是修改它，因为
with=F
不存在问题。我认为最好返回到上一个问题，并添加一个答案，说明它与
with=FALSE
一起工作。我注意到with=FALSE参数在
[.data.table
文档中被声明为“不再需要”。我已经修改了该问题，使其更接近问题所在。我还删除了对“一元”的引用，因为这不是根本问题。@SanjayMehrotra我已经编辑了答案，以显示当前问题的备选答案。
x[,-eval(bquote(firstcol))]
[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10

x[, qc(firstcol)]
#[1] "firstcol"
x[, -get(qc(firstcol))]
#[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10
# using eval(substitute(...))
 x[,-eval(substitute(firstcol))] 
 [1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10
# tidyverse-like
 x[,-rlang::eval_tidy(firstcol)] 
[1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10