Question

我想知道导致以下行为的原因让我感到有些惊讶 - 我定义了一个数据表dt_3，然后将dt_1定义为等于dt_3。当我使用set()替换dt_1中的行元素时，dt_3的相应元素也发生了变化：

refcols=c("A","B")
dt_3 = data.table(A=c(1,1,3,5,6,7), B = c("x","y","z","q","w","e"), C = rep("NO",6))
dt_2 = data.table(A=c(3,5,7), B = c("z","q","x"), D=c(3,5,99))
dt_1 = dt_3
dt_3
   A B  C
1: 1 x NO
2: 1 y NO
3: 3 z NO
4: 5 q NO
5: 6 w NO
6: 7 e NO

for(j in refcols){
  set(dt_1,2,j,dt_2[3,get(j)])
}
Warning messages:
1: In set(dt_1, 2, j, dt_2[3, get(j)]) :
  Coerced i from numeric to integer. Please pass integer for efficiency; e.g., 2L rather than 2
2: In set(dt_1, 2, j, dt_2[3, get(j)]) :
  Coerced i from numeric to integer. Please pass integer for efficiency; e.g., 2L rather than 2

dt_3
   A B  C
1: 1 x NO
2: 7 x NO
3: 3 z NO
4: 5 q NO
5: 6 w NO
6: 7 e NO

是什么导致了这种情况，是否有一种更简单的方法可以通过显式行索引为特定列进行分组？

Answer 1

我们可以使用copy，这样当我们替换一个数据集中的元素时，另一个不会使用dt_1<- copy(dt_3)。变化

for(j in refcols){
 set(dt_1, i=NULL, j=j, value=dt_2[[j]])
}

dt_1
#   A B  C
#1: 3 z NO
#2: 5 q NO
#3: 7 x NO
#4: 3 z NO
#5: 5 q NO
#6: 7 x NO

关于第二部分，行指数不是很清楚。如果它仅基于列索引

for(j in refcols){
 set(dt_1, i=2L, j=j, value=dt_2[[j]][3])
}

dt_1
#   A B  C
#1: 1 x NO
#2: 7 x NO
#3: 3 z NO
#4: 5 q NO
#5: 6 w NO
#6: 7 e NO

如果＆＃34; A＆＃34;的第2行？和＆＃34; B＆＃34;列在＆＃39; dt_1＆＃39;应替换为第3行＆＃39; dt_2＆＃39;对于相应的列（基于＆＃39; refcols＆＃39;）

tf.string_input_producer

使用data.table

1 个答案: