在 R 中将 setkey 与 data.table 结合使用时是否可以包含 >=、<= 运算符?

Is it possible to include >=, <= operators when using setkey with data.table in R?

我正在查看 data.table

的简短教程
https://www.r-bloggers.com/r-data-table-tutorial-with-50-examples/

但是当作者谈到 setkey()

时我卡住了

我举个例子。我使用 iris 数据库,因此可以轻松复制

mydata <- as.data.table(iris)

#Change variable names
mydata <- setnames(mydata, c("Sepal.Length","Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "Species"), 
c("sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "species"))

现在我将使用一个因子变量和一个数值变量作为键:

setkey(mydata, species, petal_length)

使用这个效果很好:

> mydata[.("setosa", 1.4)]
    sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
 1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
 2:          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
 3:          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
 4:          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
 5:          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
 6:          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa
 7:          5.1         3.5          1.4         0.3  setosa
 8:          5.2         3.4          1.4         0.2  setosa
 9:          5.5         4.2          1.4         0.2  setosa
10:          4.9         3.6          1.4         0.1  setosa
11:          4.8         3.0          1.4         0.3  setosa
12:          4.6         3.2          1.4         0.2  setosa
13:          5.0         3.3          1.4         0.2  setosa

但这会引发错误:

mydata[.("setosa", <1.4)]
Error: inesperado '<' in "mydata[.("setosa", <"

所以我的问题是在使用 setkey 搜索时是否可以包含 >、<、>=、<=,因为该函数应该适用于任何类型的变量。如果是,调用 mydata[.("setosa", <1.4)]

之类的内容的正确形式是什么

我看过:

R data.table setkey with numeric column

R data.table 1.9.2 issue on setkey

但没有找到任何有用的答案来回答我的问题。

我也阅读了 data.table 文档,但没有有用的示例。

任何意见将不胜感激。

我发现了一些可以使用 seq 函数的东西。

假设我想检索 setosa 的观测值,其在 petal_length 之间,从 1.4 到 2。

按照我原来问题中的例子,我们可以使用:

na.omit(mydata[.("setosa", seq(1.4,2, 0.1))])

returns 我们想要的观察结果。

seq(1.4, 2, 0.1) 

returns 从 1.4 到 2 的序列,步长为 0.1。这会在 data.table 中查找值并生成 1.6、1.8 和 1.9 的观测值,它们是 NA。这就是为什么调用的第一个函数是 na.omit

希望这对某些人有用。

您似乎是在进行子集化而不是提取相同的匹配项。下面的感觉更像是自然语法

mydata[species=="setosa" & petal_length < 1.4]

或 non-equi 像这样加入

mydata[.(species="setosa", i.petal_length=1.4), on=.(species, petal_length < i.petal_length)]