对具有可变列名称的数据 table 的操作

Question

我正在尝试对作为变量传递的 data.table 的列执行操作。

这是一个玩具示例：

library(data.table)
set.seed(2)
DT <- data.table(replicate(3, runif(4)))
> DT
          V1        V2        V3
1: 0.1848823 0.9438393 0.4680185
2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
4: 0.1680519 0.8334488 0.2388948

假设感兴趣的列作为变量值传递：

> print(target.column <- sample(colnames(DT), 1))
[1] "V3"

所以我想对列 V3 执行一些操作，例如，为简单起见，将值下限为 0.5。我已经通过使用可怕的 paste、parse 和 eval:

成功完成了这项工作

> eval(parse(text = paste0("DT[", target.column, " < 0.5, ", target.column, " := 0.5, ]")))
          V1        V2        V3
1: 0.1848823 0.9438393 0.5000000
2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
4: 0.1680519 0.8334488 0.5000000

但我的其他尝试均未成功：

> DT[eval(target.column) < 0.5, eval(target.column) := 0.5, ]
          V1        V2        V3
1: 0.1848823 0.9438393 0.4680185
2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
4: 0.1680519 0.8334488 0.2388948
> DT[as.name(target.column) < 0.5, as.name(target.column) := 0.5, ]
          V1        V2        V3
1: 0.1848823 0.9438393 0.4680185
2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
4: 0.1680519 0.8334488 0.2388948
> DT[deparse(substitute(target.column)) < 0.5, deparse(substitute(target.column)) := 0.5, ]
          V1        V2        V3
1: 0.1848823 0.9438393 0.4680185
2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
4: 0.1680519 0.8334488 0.2388948

我已经在 SO 上寻找解决方案，但 ol' interweb 找不到任何有用的东西...有 "data.table" 方法可以做到这一点吗？

Answer 1

您可以使用

DT[ get(target.column) < .5, (target.column) := .5]

给出了想要的结果。

Answer 2

您的代码的修改将使用 eval(as.symbol( 或 eval(as.name(

 DT[ eval(as.symbol(target.column)) < .5, (target.column):= .5][]
 #         V1        V2        V3
 #1: 0.1848823 0.9438393 0.5000000
 #2: 0.7023740 0.9434750 0.5499837
 #3: 0.5733263 0.1291590 0.5526741
 #4: 0.1680519 0.8334488 0.5000000

对具有可变列名称的数据 table 的操作

Operations on data table with variable column name

r

data.table