R cbinding data.table由字符串名称向量指定的列？

我有一个data.table，其中有许多列： 让我们举一个简单的例子：

mm <- data.table( A = 1:4, B = 5:8, C = 5:2, D= c(1,1,1,1))

不幸的是，在这些情况下，cbind（eval（nn））是不够的。 如果A、B和C不在data.table中，我可以试试

cbind(lapply(as.list(noquote(c("a","b"))), get))
or
mapply( function(x) cbind(get(noquote(x))), as.list(nn))

但它们不能正常工作。 到目前为止，我找到的唯一工作方法是

unlist(lapply(nn,get))

但在我的问题中，它们不是独立的对象，而是在mm data.table中，这种方法似乎不起作用

我也试过了

mm[, lapply(nn, get)]

但是它说

FUN（X[[i]]，…）中出错：未找到对象“A”

也不行 我还尝试了eval、parse、noquote和其他选项

到目前为止，我只找到了这个解决方案：

melt(mm[,.SD,.SDcols=nn])$value

有没有更简单的方法

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（*）来自grep操作。

要获取命名向量，可以使用

mm[, unlist(.SD), .SDcols = nn]

或者，如果您需要将结果作为data.table，那么我们可以简单地将

j

参数包装在

（）

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与下面的答案相比，我更喜欢您的melt方法，尽管您可以使用

melt（mm[，…nn]）$value

@Frank，但为什么您更喜欢melt方法？未列出保留名称，并且不会警告如何组合不同类型的列。例如，

DT=data.table（a=as.Date（“1978/1/1”），b=11，v=2L）；熔体（DT）；取消列表（DT）

。一般来说，这是因为我知道从

melt

。。。用列表列扩展示例：

DT=data.table（a=as.Date（“1978/1/1”），b=11，v=2L，k=list（1:2））；未上市（DT）；melt（DT，meas=names（DT））

——后者似乎是正确的结果。

lapply(nn,function(x) (mm[,.SDcols=x]))

melt(mm[,.SD,.SDcols=nn])$value

mm[, unlist(.SD), .SDcols = nn]

mm[, .(unlist(.SD)), .SDcols = nn]