使用lapply和get時的data.table列順序

Question

有人可以幫助我理解為什么下面的兩個版本的lapply操作使用和不使用get（）不會產生相同的結果？ 使用get（）時，結果列會混淆。

dt <- data.table(v1 = c(1,2), v2 = c(3,4), type = c('A', 'B'))

   v1 v2 type
1:  1  3    A
2:  2  4    B

col_in <- c('v2', 'v1')
col_out <- paste0(col_in, '.new')

訪問'鍵入'硬編碼方式

dt[, (col_out) := lapply(.SD, function(x){x * min(x[type == 'A'])}), .SDcols = col_in]

產生預期的結果：

   v1 v2 type v2.new v1.new
1:  1  3    A      9      1
2:  2  4    B     12      2

但是，當通過get（）訪問'type'時

dt[, (col_out) := lapply(.SD, function(x){x * min(x[get('type') == 'A'])}), .SDcols = col_in]

v1.new的預期值在v2.new ，反之亦然：

   v1 v2 type v2.new v1.new
1:  1  3    A      1      9
2:  2  4    B      2     12

注意：這是一個最小的玩具示例，我從一個我正在嘗試實施的更復雜的操作中提煉出來。 'type'變量的名稱作為輸入參數給出。

Answer 1

有趣！ 感謝分享！ 似乎使用get需要一些內部排序（bug？）。

避免這種情況的兩種方法：

1. 將類型=='A'部分移到dt [，lapply（...）]之外

    referenceRows <- which(dt[,type == 'A']) referenceRows <- which(dt[,get('type') == 'A']) dt[, lapply(.SD, function(x){x * min(x[referenceRows])}), .SDcols = col_in] v1 v2 type v2.new v1.new 1: 1 3 A 9 1 2: 2 4 B 12 2 

2. 首先創建新列，然后使用setnames確保為新列分配正確的列名稱。 最后用cbind將這兩個部分綁定在一起：

    dtNew <- dt[, lapply(.SD, function(x){x * min(x[type == 'A'])}), .SDcols = col_in] setnames(dtNew, col_in, col_out) cbind(dt, dtNew) v1 v2 type v2.new v1.new 1: 1 3 A 9 1 2: 2 4 B 12 2 

相同的結果（雖然排序不同）：

    dtNew <- dt[, lapply(.SD, function(x){x * min(x[get('type') == 'A'])}), .SDcols = col_in]
    setnames(dtNew, col_in, col_out)
    cbind(dt, dtNew)


       v1 v2 type v1.new v2.new
    1:  1  3    A      1      9
    2:  2  4    B      2     12

Answer 2

另一種方法是在語言上使用稱為計算的酷R特性（與data.table無關），而不是使用substitute函數get並生成所需的j參數作為語言對象。
這在分組時也適用。

library(data.table)
dt <- data.table(v1 = c(1,2), v2 = c(3,4), type = c('A', 'B'))
col_in <- c('v2', 'v1')
col_out <- paste0(col_in, '.new')

col_where <- 'type'
qj <- substitute(.col_out := lapply(.SD, function(x){x * min(x[.col_where == 'A'])}),
                 list(.col_out=col_out, .col_where=as.name(col_where)))
print(qj)
#`:=`(c("v2.new", "v1.new"), lapply(.SD, function(x) {
#    x * min(x[type == "A"])
#}))

dt[, eval(qj), .SDcols = col_in][]
#      v1    v2   type v2.new v1.new
#   <num> <num> <char>  <num>  <num>
#1:     1     3      A      9      1
#2:     2     4      B     12      2

更多關於R語言定義中的這個很好的功能：語言計算章節 。