如何使用變量對data.table進行子集化

Question

在這一個上撓我的頭。 假設我正在探索汽車數據集

data(mtcars)
test_dt <- as.data.table(mtcars)

我可以使用以下內容輕松地對表進行子集化：

new_dt <- test_dt[cyl == '4', c('disp', 'hp', 'gear')]

我得到11行數據。 現在假設我想創建一個函數，其中我傳遞列的名稱以及過濾器的值進行過濾，這樣我就可以創建我想要的任何數據組合。 像這樣的東西：

foo <- function(colToFilter, filterValue) {
  new_dt <- test_dt[colToFilter == filterValue, c('disp', 'hp', 'gear')]
  return(new_dt)
}

並稱之為：

new_dt <- foo('cyl', '4')

該函數不會拋出錯誤但返回0行。 如何修復我的功能，以便像以前一樣返回11行？ TIA

Answer 1

為了使你的功能工作，它應該是這樣的：

foo <- function(colToFilter, filterValue) {
 #you need get in order to 'get' the column named cyl
 new_dt <- test_dt[get(colToFilter) == filterValue, list(disp, hp, gear)]
 return(new_dt)
}

日期：

 > foo('cyl', '4')
     disp  hp gear
 1: 108.0  93    4
 2: 146.7  62    4
 3: 140.8  95    4
 4:  78.7  66    4
 5:  75.7  52    4
 6:  71.1  65    4
 7: 120.1  97    3
 8:  79.0  66    4
 9: 120.3  91    5
10:  95.1 113    5
11: 121.0 109    4