如何引用具有同名列的 data.table 中的函数参数？

Question

这里，我有一个data.table

foo

foo <- data.table(t = c(1,1,2,2,3), b = rnorm(5))
foo
   t           b
1: 1  0.07014277
2: 1  1.71144087
3: 2 -0.60290798
4: 2 -0.47216639
5: 3 -0.63537131

和一个函数，

myfunc()

myfunc <- function(dt, t){
  # Subset dt by t, then do stuff

  dt <- dt[J(t = t), by = "t"]
  
  # Complicated stuff here..
  score <- mean(dt$b)
  
  return(score)
}

myfunc()

有两个参数：

• dt

  要操作的data.table

• t

  t 的值，可用于对

  dt

  进行子集化（当然是在 t 列上）

我的问题是，在我的子集操作

dt <- dt[J(t = t), by = "t"]

中，我不知道如何让R引用第二个t的函数变量t。我尝试过

dt <- dt[J(t = get(t, -1)), by = "t"]

的各种变体，但没有成功。

我知道我可能应该更改我的函数变量名称，但实际上它们非常冗长和具体，我宁愿不这样做。另请注意，实际上，

myfunc()

是一个复杂的绘图函数。

Answer 1

1. 一个可能的选择是：

myfunc <- function(dt, t){
  env <- environment()
  dt <- dt[t==get('t',env)]
  mean(dt$b)
}

2. 另一种方法：虽然严格来说可能不是您当前问题的“解决方案”，但您可能会发现它很有趣。考虑

   data.table

   版本 >= 1.14.3。在这种情况下，我们可以使用

   env

   的

   DT[i,j,by,env,...]

   参数，将数据表列表示为

   "t"

   ，将函数参数表示为

   t

   。请注意，这将适用于具有函数参数

   t

   的列

   t

   ，即使

   dt

   包含名为

   col

   和

   val

的列

myfunc <- function(dt, t){
  dt <- dt[col==val, env=list(col="t", val=t)]
  mean(dt$b)
}

---

在这两种情况下，用法和输出如下：

使用方法

myfunc(dt = foo, t = 3)

输出：

[1] 0.1292877

输入：

set.seed(123)
foo <- data.table(t = c(1,1,2,2,3), b = rnorm(5))

foo

看起来像这样：

> foo
   t           b
1: 1 -0.56047565
2: 1 -0.23017749
3: 2  1.55870831
4: 2  0.07050839
5: 3  0.12928774

Answer 2

歧义不在于基函数-

t

与名为“t”的列的级别。它位于名为

t

的参数级别和名为

t

> 的列> 这是一个成功的修改函数（至少如果之前有 setkey(foo, "t") 操作：

myfunc <- function(dt, d){
    # Subset dt by t, then do stuff
    
    dt1 <- dt[ t==d]
    
    # Complicated stuff here..
    score <- dt1[ , paste(b, collapse="_")]
    
    return(score)
}

 myfunc(foo, d=1)
#[1] "a_b"

显然我需要想出一个对字符变量列有意义的内部函数。这似乎解决了您在名为“t”的列中遇到的明显问题。只需将函数参数列表中的参数名称更改为“t”以外的名称即可。

data.table

j 调用（作为第二个参数计算的表达式）中的范围和环境与常规 R 中不同。