将变量函数应用于 data.table 中的列

Question

我想知道是否有办法将字符串变量中的函数应用于 data.table 中的 .SD cols。

我可以使用 data.table 概括函数调用的所有其他部分，包括输入和输出列，我很高兴。 但最后一块似乎是将一个变量函数应用于 data.table，我相信我之前已经用dplyr和do.call做过这件事。

mtcars <- as.data.table(mtcars)

returnNames <- "calculatedColumn"

SDnames <- c("mpg","hp")

myfunc <- function(data) {
    print(data)
    return(data[,1]*data[,2])
}

这显然有效：

mtcars[,eval(returnNames) := myfunc(.SD),.SDcols = SDnames,by = cyl]

但是如果我想应用一个动态函数，这样的事情是行不通的：

functionCall <- "myfunc"

mtcars[,eval(returnNames) := lapply(.SD,eval(functionCall)),.SDcols = SDnames,by = cyl]

我收到此错误：

Error in `[.data.table`(mtcars, , `:=`(eval(returnNames), lapply(.SD,  :  attempt to apply non-function

使用“apply”和“eval”是正确的想法，还是我完全走错了路？

Answer 1

• 你不想要lapply 。 由于myfunc采用具有多列的data.table ，您只想将这样的数据表作为一个对象提供给函数。
• 为了得到你所需要的功能get的，而不是eval
• 在:=的左侧，您可以将字符向量放在括号中，不需要eval

——

mtcars[, (returnNames) := get(functionCall)(.SD)
       , .SDcols = SDnames
       , by = cyl]

head(mtcars)
#     mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb calculatedColumn
# 1: 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4           2310.0
# 2: 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4           2310.0
# 3: 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1           2120.4
# 4: 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1           2354.0
# 5: 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2           3272.5
# 6: 18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1           1900.5

上面的代码是在下面的代码之后运行的

mtcars <- as.data.table(mtcars)

returnNames <- "calculatedColumn"

SDnames <- c("mpg","hp")

myfunc <- function(data) {
    print(data)
    return(data[,1]*data[,2])
}

functionCall <- "myfunc"