R 是否通过向量索引访问data.table列？

我被一个问题困住了，但我在网上找不到令人满意的答案。我想使用start:end向量对data.frame（也是一个data.table）进行估值。举个例子来说明我的问题

假设我有一个data.frame，如下所示：

df <- data.frame(col_1 = rep(0, 3), col_2 = rep(0, 3), col_3 = rep(0, 3), col_4 = rep(0,3))
df
  col_1 col_2 col_3 col_4
1     0     0     0     0
2     0     0     0     0
3     0     0     0     0

  col_1 col_2 col_3 col_4
1     1     1     0     0
2     0     1     1     1
3     1     1     1     0

我试过这样的方法：

df[ , indexesStart:indexesEnd] <- 1

df[，indexesStart:indexesEnd]这样做：

df <- data.frame(col_1=rep(0,3),col_2=rep(0,3),col_3=rep(0,3),col_4=rep(0,3))
indexesStart <- c(1, 2, 1)
indexesEnd   <- c(2, 4, 3)

for (i in 1:nrow(df)) df[i, indexesStart[i]:indexesEnd[i]] <- 1

df

df试试这个，它避免了任何循环或重叠，并且是矢量化的。这充分利用了data.frame实际上是一个列表这一事实

impute <- function(lst, start, end){ lst[start:end] <- 1; lst }

fill <- function(df, start, end){
  cols <- names(df)
  lst <- as.list(as.data.frame(t(df)))
  res <- as.data.frame(t(Vectorize(impute)(lst, start, end)))
  names(res) <- names(df)
  row.names(res) <- row.names(df)
  res
}

res <- fill(df, indexesStart, indexesEnd)

impute谢谢，但是我需要避免循环在我的第二个变体中我隐藏了循环（而隐藏的循环在另一个地方）。第二个变体工作得非常快（不到一秒钟）。我不得不做一些调整，因为（我没有在帖子中详细说明这一方面，以便更容易实现），因为对于每一行，我都有多个列范围（长度（索引）>dim（df）[1]），但我能够通过索引映射来管理这一点。现在，如果我查看（或打印）df[i]一切正常，但当我做作业时，它会说：[i]中的错误，我解决了它：映射引入了坐标重复。使用唯一（i）一切正常。从1600到2秒。非常感谢。我认为没有循环（以一种或另一种形式）是无法做到的因为对于每一行，您都有另一组值需要更改。此解决方案同样有效，但jogo的方法更快！谢谢：）
I <- do.call(rbind, lapply(1:length(indexesStart), function(i) cbind(i, indexesStart[i]:indexesEnd[i])))
df[I] <- 1

impute <- function(lst, start, end){ lst[start:end] <- 1; lst }

fill <- function(df, start, end){
  cols <- names(df)
  lst <- as.list(as.data.frame(t(df)))
  res <- as.data.frame(t(Vectorize(impute)(lst, start, end)))
  names(res) <- names(df)
  row.names(res) <- row.names(df)
  res
}

res <- fill(df, indexesStart, indexesEnd)