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R 在j中同时使用列名向量和硬编码列

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R 在j中同时使用列名向量和硬编码列,r,data.table,R,Data.table,（我永远记不清j在数据表中是如何计算的， 每次我需要调用j中的变量定义列时，我都必须使用（）、c（）、get（）、with=FALSE和进行一些尝试和错误操作。） 对于下面的示例，我没有找到正确的组合 我需要选择一些列，并添加一个从其他列计算的列，如下所示： require(data.table) data("mtcars") setDT(mtcars) mtcars[,.(mpg, cyl,disp, newcol=carb*3)] # mpg cyl d

（我永远记不清
j
在
数据表中是如何计算的，
每次我需要调用
j
中的变量定义列时，我都必须使用
（）
、
c（）
、
get（）
、
with=FALSE
和
进行一些尝试和错误操作。
）

对于下面的示例，我没有找到正确的组合

我需要选择一些列，并添加一个从其他列计算的列，如下所示：


require(data.table)
data("mtcars")
setDT(mtcars)

mtcars[,.(mpg,   cyl,disp,  newcol=carb*3)]
#     mpg cyl  disp newcol
# 1: 21.0   6 160.0     12
# 2: 21.0   6 160.0     12
# 3: 22.8   4 108.0      3
# 4: 21.4   6 258.0      3
# 5: 18.7   8 360.0      6


但是，我的问题是某些列名存储在字符向量中：


mycols <- c('cyl', 'disp')
mycol3 <- 'carb'


到目前为止，我找到了一个解决办法，但它真的很难看：


mtcars[ , c('mpg',   mycols,  mycol3), with=F
        ][ , ('newcol') := get(mycol3)*3
           ][ , c('mpg',mycols,'newcol'), with=F]



正确的方法是什么？
在
数据中执行此操作的一种方法。表
：


  • 添加新列
    

    • 

  • 选择所需的所有列
    

    • 

    在
    数据表中执行此操作的一种方法是：
    

  • 添加新列
    

    • 

  • 选择所需的所有列
    

    • 

    我们可以使用
    .SDcols
    

    library(data.table)
mtcars[,  newcol := .SD[[1]] *3,.SDcols = mycol3]    

    

    我们可以使用
    .SDcols
    

    library(data.table)
mtcars[,  newcol := .SD[[1]] *3,.SDcols = mycol3]    

    

    您正在查找
    列表
    。这不会修改对象
    

     mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3))]
    cyl  disp newcol
 1:   6 160.0     12
 2:   6 160.0     12
 3:   4 108.0      3
 4:   6 258.0      3
 5:   8 360.0      6
 6:   6 225.0      3
 7:   8 360.0     12
 8:   4 146.7      6
 9:   4 140.8      6

    
编辑：
如前所述，我们还需要
    mpg
    变量：
    

    mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3, mpg = mpg))]
    cyl  disp newcol  mpg
 1:   6 160.0     12 21.0
 2:   6 160.0     12 21.0
 3:   4 108.0      3 22.8
 4:   6 258.0      3 21.4
 5:   8 360.0      6 18.7

    
甚至
    

    mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3), .(mpg = mpg))]
    cyl  disp newcol  mpg
 1:   6 160.0     12 21.0
 2:   6 160.0     12 21.0
 3:   4 108.0      3 22.8
 4:   6 258.0      3 21.4
 5:   8 360.0      6 18.7
 6:   6 225.0      3 18.1

    

    也就是说，只需将命名变量
    mpg
    或任何其他变量添加到列表中。
    您正在寻找一个
    列表。这不会修改对象
    

     mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3))]
    cyl  disp newcol
 1:   6 160.0     12
 2:   6 160.0     12
 3:   4 108.0      3
 4:   6 258.0      3
 5:   8 360.0      6
 6:   6 225.0      3
 7:   8 360.0     12
 8:   4 146.7      6
 9:   4 140.8      6

    
编辑：
如前所述，我们还需要
    mpg
    变量：
    

    mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3, mpg = mpg))]
    cyl  disp newcol  mpg
 1:   6 160.0     12 21.0
 2:   6 160.0     12 21.0
 3:   4 108.0      3 22.8
 4:   6 258.0      3 21.4
 5:   8 360.0      6 18.7

    
甚至
    

    mtcars[,c(mget(mycols), .(newcol = get(mycol3)*3), .(mpg = mpg))]
    cyl  disp newcol  mpg
 1:   6 160.0     12 21.0
 2:   6 160.0     12 21.0
 3:   4 108.0      3 22.8
 4:   6 258.0      3 21.4
 5:   8 360.0      6 18.7
 6:   6 225.0      3 18.1

    

    也就是说，只需将命名变量
    mpg
    或任何其他变量添加到列表中。
    hmmm所以真的没有办法在一次
    []
    调用中获得它吗？（当然不是批评，只是好奇是否有可能）同样，在这个解决方案中，有一个不需要的
    carb
    列，我必须以某种方式删除它…@VasilyA检查更新的答案以获得相同的精确输出。我还加了一条备用的单行线。谢谢！我唯一不喜欢的一点是，原来的表被修改了。到目前为止，我已经求助于显式复制一个对象：
    copy（df）[，newcol:=get（mycol3）*3][，…cols]
    。您知道有没有其他方法可以防止修改原始表？嗯，所以真的没有办法在一次
    []
    调用中使用它？（当然不是批评，只是好奇是否有可能）同样，在这个解决方案中，有一个不需要的
    carb
    列，我必须以某种方式删除它…@VasilyA检查更新的答案以获得相同的精确输出。我还加了一条备用的单行线。谢谢！我唯一不喜欢的一点是，原来的表被修改了。到目前为止，我已经求助于显式复制一个对象：
    copy（df）[，newcol:=get（mycol3）*3][，…cols]
    。你知道有没有其他方法可以防止修改原来的表格？谢谢你，阿克伦，我没有考虑这个方向！理想情况下，我不想修改原来的表格。谢谢你，阿克伦，我没有考虑这个方向！理想情况下，我宁愿不修改原始表。酷！我不知道
    j
    可以在
    c（）
    中包含
    list（）
    -不确定这种类型的构造是否包含在
    数据中。表
    渐晕图或引用…@VasilyA
    c（…list（…））
    是基本的R构造
    j
    需要是一个列表，您可以
    c
    将两个列表合并在一起，仍然可以获得另一个列表。回想一下，这不是一个列表列表，而是一个包含更多元素的列表。例如，尝试
    c（列表（1,2），3）
    或
    c（1,2，列表（3））
    ，或
    c（列表（1,2），列表（3））
    ，看看会发生什么。它们都应该是一样的。那我做了什么？我用第二个事实来生产我想要的。。如果这回答了问题，请接受答案以关闭question@VasilyA参见
    ？data.table
    中的示例，在这里您可以找到
    c（列表（某物），
    构造：
    DT[，c（（y=max（y）），lappy（.SD，min））
    。这是一个相当常见的用例，其中
    lappy的结果（.SD
    是一个列表，您可以使用
    c
    将另一个列表元素
    （y=max（y））
    。然后
    j
    的基本属性开始生效：“只要
    j
    返回一个列表，列表中的每个元素都将成为结果
    数据表中的一列。表
    ”。Cherssome什么相关阅读：(“以编程方式选择一些变量，并以硬编码方式选择和重命名其他一些变量”）@Onyanbu和Vasily：为了完整性和未来的访问者，可能还包括
    j
    中的
    mpg
    ，这是原始问题的一部分：将编程选择的变量和硬编码的变量（mpg）结合起来.cheers scool！我不知道
    j
    可以在
    c（）
    中包含
    list（）
    -不确定这种类型的构造是否包含在
    数据中
    是一个基本的R结构。
    j
    需要是一个列表，你可以将两个列表合并在一起，仍然可以获得另一个列表。回想一下，这不是一个列表列表列表，而是一个包含更多元素的列表。例如尝试
    c（列表（1,2），3）
    或
    c（1,2，列表（3））
    ，或
    c（列表（1,2），列表（3））
    然后看看会发生什么。所有这些都应该是一样的。那么我做了什么？我用第二个事实产生了我想要的。如果这回答了问题，请接受答案以关闭question@VasilyA参见
    ？data.table
    中的示例，您可以在其中找到
    c（列表（某物），
    构造：
    DT[，c（（y=max（y）），lappy（.SD，min））
    。这是一个非常常见的用例，其中
    lappy（.SD
    的结果是一个列表，
    c
    将另一个列表元素
    （y=max（y））
    。然后，
    j
    的基本属性开始：只要
    j
    返回一个列表，列表中的每个元素就成为t中的一列