我看到了在.SD中将lapply与data.table一起使用的示例，其功能如下：
DT[ , .(b,d,e) := lapply(.SD, tan), .SDcols = .(b,d,e)]
但是我不确定如何在多参数函数中使用特定于列的参数。例如，我有一个winsorize函数，我想将其应用于数据表中列的子集，但要使用列特定的百分位数，例如
library(DescTools)
wlevel <- list(b=list(lower=0.01,upper=0.99), c=list(upper=0.02,upper=0.95))
DT[ , .(b,c) :=lapply(.SD, function(x)
{winsorize(x,wlevel$zzz$lower,wlevel$zzz$upper)}), .SDcols = .(b,c)]
zzz将是要迭代的相应列。我还看到了在lapply上使用更改参数的线程，但在.SDcols的数据表上下文中没有使用
这可能吗？
这是一个玩具示例，旨在概括任意数量的列的情况；循环始终是一种选择，但尝试查看是否有更优雅/有效的解决方案...
答案 0 :(得分：1)
如何在多参数函数中使用特定于列的参数？
使用mapply(FUN, dat, params1, params2, ...)，其中Transformer可以是列表或向量； params1, params2, ...并行遍历mapply的每一个。
请注意，与dat, params1, params2, ...系列的其余部分不同，对于apply/lapply/sapply，函数参数是第一个出现的，然后是数据和参数。
在您的情况下（伪代码，您需要对其进行调整才能使其运行），例如：
与其嵌套列表mapply相比，解包可能更容易：
wlevel <- list(b=list(lower=0.01,upper=0.99), c=list(upper=0.02,upper=0.95))在为列表建立索引时，我们不需要使用列名（您的w_lower <- list(b=0.01, c=0.02)
w_upper <- list(b=0.99, c=0.95)
DT[ , c('b','c') := mapply(function(x, w_lower_col, w_upper_col) { winsorize(x, w_lower_col, w_upper_col) },
.SD, w_lower, w_upper), .SDcols = c('b', 'c')]
），zzz应该照原样遍历列表。