Question

R代码

mysql> DROP TABLE IF EXISTS `slow_log`;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `slow_log` (
    ->   `start_time` timestamp(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6)
    ->                                      ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6),
    ->   `user_host` mediumtext NOT NULL,
    ->   `query_time` time(6) NOT NULL,
    ->   `lock_time` time(6) NOT NULL,
    ->   `rows_sent` int NOT NULL,
    ->   `rows_examined` int NOT NULL,
    ->   `db` varchar(512) NOT NULL,
    ->   `last_insert_id` int NOT NULL,
    ->   `insert_id` int NOT NULL,
    ->   `server_id` int unsigned NOT NULL,
    ->   `sql_text` mediumtext NOT NULL
    -> ) ENGINE=CSV DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='Slow log';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

我明白了：

library(data.table)
x <- 4
f1 <- function(){
    x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==get("x", envir=parent.env(environment()))]
}
f1()

f2是一个删除函数中x y 1: 1 1 2: 1 5 3: 1 9的新函数。

x <- 1

我明白了：

f2 <- function(){
    #x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==get("x", envir=parent.env(environment()))]
}
f2()

那是对的，我的问题是如何编写一个函数来替换x y 1: 4 4 2: 4 8 3: 4 12？

谢谢！

Answer 1

我只是意识到OP正在从函数的封闭环境中抓取x，而不是将其作为参数传递。我认为这是一种不好的做法，并没有真正对此案例提出建议。我可能会删除这个答案（只包括将x传递给函数），如果它太过分散注意力。

library(data.table)
dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)

ff = function(x, ...){
  mDT = data.table(x)
  dt[mDT, on=.(x), ...]
}

ff(4L, verbose = TRUE)

# Calculated ad hoc index in 0 secs
# Starting bmerge ...done in 0 secs
#    x  y
# 1: 4  4
# 2: 4  8
# 3: 4 12

这仅解决了OP DT[x == get("x", ...)]的具体示例，而不是更广泛的表达。对于那些，构建和评估表达式应该有效：

fs = function(x, ...){
  e = substitute(x == ..x, list(..x = x))
  dt[eval(e), ...]
}

fs(4L, verbose = TRUE)

# Creating new index 'x'
# Starting bmerge ...done in 0 secs
#    x  y
# 1: 4  4
# 2: 4  8
# 3: 4 12

fs(3L, verbose = TRUE)

# Using existing index 'x'
# Starting bmerge ...done in 0 secs
#    x  y
# 1: 3  3
# 2: 3  7
# 3: 3 11

详细输出表明fs创建索引，这有助于提高速度。请参阅vignette("datatable-secondary-indices-and-auto-indexing")。

Eventually，可能有语法，所以我们可以简单地写...

dt[..x == x]

可能使用链接中提出的inherits = TRUE参数来确保安全性（因此x必须是一列，并且（i）x必须存在于父环境中或{{1必须是列名。）

Answer 2

@Frank，谢谢！根据这篇文章variable usage in data.table，我写了一个函数：

`..` <- function(x){
    stopifnot(inherits(x, "character"))
    stopifnot(length(x)==1)
    get(x, parent.frame(4))
}
x <- 4
f1 <- function(){
    x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==..("x")]
}
f1()

f2 <- function(){
    #x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==..("x")]
}
f2()

f1和f2都得到了正确的结果！

为什么是parent.frame（4）？

我们首先看到代码：

current_frame <- sys.nframe()
dt <- data.table()
dt[, sys.nframe() - current_frame]

我们得到4，这应该是原因。

Answer 3

我发现旧解决方案不适用于data.table 1.11.4，我写了一个新解决方案：

.. <- function (x, env = parent.frame()) 
{
    stopifnot(inherits(x, "character"))
    stopifnot(length(x) == 1)
    get(x, envir = parent.env(env))
}

x <- 4
f1 <- function(){
    x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==..("x")]
}
f1j <- function(){
    x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[, ..("x")]
}


f2 <- function(){
    #x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[x==..("x")]
}
f2j <- function(){
    #x <- 1
    dt <- data.table(x=1:4,y=1:12)
    dt[,..("x")]
}

stopifnot(all(f1()$y==c(1,5,9)))
stopifnot(all(f1j()==c(1)))

stopifnot(all(f2()$y==c(4,8,12)))
stopifnot(all(f2j()==c(4)))

我已经测试了它适用于data.table_1.10.4-3和data.table_1.11.4。

实际上，我对R的parent.frame和如何在R中找到正确的变量感到困惑，我只是测试了一些可能的方法，直到获得预期的结果。

如何编写R函数以确保我们获得变量而不是data.table的col？

3 个答案: