Data.table

时间:2019-01-02 00:24:58

标签: r boolean data.table logic

我想比较R中数据表中的多列,并且我不想对其进行硬编码。例如,请参见下面的简单示例:

###########
#Setup data
###########

set.seed(2)
fill = data.table(n=1:7)
Tp=3

for(t in 1:Tp){ 
  set(x = fill, j = paste0('v',t), value = sample(0:10,7))
}

fill[1,paste0('v',3):=0]
fill[5,paste0('v',2):=0]
fill[5,paste0('v',3):=0]

for(t in 1:Tp){ 
  fill[,paste0('v',t,'prm'):=get(paste0('v',t))]
}

fill[1,paste0('v',1,'prm'):=0] 
fill[2,paste0('v',2,'prm'):=1]   
fill[5,paste0('v',3,'prm'):=1]  
fill[7,paste0('v',3,'prm'):=2]   

所以数据是:

> fill
   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
1: 1  2  9  0     0     9     0
2: 2  7  4  8     7     1     8
3: 3  5 10  9     5    10     9
4: 4  1  8  1     1     8     1
5: 5  6  0  0     6     0     1
6: 6  8  7  0     8     7     0
7: 7  0  0  6     0     0     2  

我想按编号对每列及其“ prm”进行比较,如下所示:

fill[v1==v1prm & v2==v2prm & v3==v3prm]

所以输出是:

> fill[v1==v1prm & v2==v2prm & v3==v3prm]

   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
1: 3  5 10  9     5    10     9
2: 4  1  8  1     1     8     1
3: 6  8  7  0     8     7     0

但是我不想对此进行硬编码,因为我可能会使用3列以上。另外,我可能想使用其他比较,例如...

> fill[v1>v1prm & v2==v2prm & v3==v3prm]

   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
1: 1  2  9  0     0     9     0

2 个答案:

答案 0 :(得分:8)

此处通过Map使用功能性方法:

## set some variable names
pre <- paste0("v", 1:3)
pst <- paste0(pre, "prm")

## select where they match using `==` and Reduce to combine with a `&` (logical AND)
fill[Reduce(`&`, Map(`==`, mget(pre), mget(pst)))]
#   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
#1: 3  5 10  9     5    10     9
#2: 4  1  8  1     1     8     1
#3: 6  8  7  0     8     7     0

扩展此逻辑以遍历不同的逻辑比较:

funs <- c(`>`, `==`, `==`)
fill[Reduce(`&`, Map(function(pr,ps,f) f(pr,ps), mget(pre), mget(pst), funs))]
#   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
#1: 1  2  9  0     0     9     0

答案 1 :(得分:3)

功能性方法的答案很酷,但是我更喜欢步行者eval/parse,因为它更易于阅读/维护:

lhs = paste0('v', 1:3)
fns = c('>', '==', '==')
rhs = paste0(pre, 'prm')

fill[eval(parse(text = paste(lhs, fns, rhs, collapse = '&')))]
#   n v1 v2 v3 v1prm v2prm v3prm
#1: 1  2  9  0     0     9     0