Question

我有一个data.table DT，其中包含一个名为RF的列，其中有许多列带有下划线_。我想用一个循环遍历所有这些列在其下划线并减去RF列。但是，我被卡住了。似乎RHS的一切都在 :=中的data.table运算符不适用于动态变量。

这是我的DT和所需的输出（硬编码）：

library(data.table)
DT <- data.table(RF  = 1:10,
                 S_1 = 11:20,
                 S_2 = 21:30)
#Desired output
DT[ , S_1 := S_1 - RF]
DT[ , S_2 := S_2 - RF]
DT
      RF S_1 S_2
 [1,]  1  10  20
 [2,]  2  10  20
 [3,]  3  10  20
...

但是，我希望它更灵活，即在其名称中使用“_”循环遍历每一列并减去RF：

#1. try: Does not work; Interestingly, the i on the LHS of := is interpreted as the column i, but on the RHS of
#:= it is interpreted as 2 and 3, respectively
for (i in grep("_", names(DT))){
  DT[ , i:= i - 1, with=FALSE]
}
DT
          RF  S_1 S_2
 [1,]  1   1   2
 [2,]  2   1   2
 [3,]  3   1   2
...

#2. try: Work with parse and eval
for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE)){
  DT[ , eval(parse(text=i)):= eval(parse(text=i)) - RF]
}
#Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'S_1' not found

任何提示如何做到这一点都会很棒。

编辑：我一发布这个问题，我就自己想：为什么你首先和:=运营商合作，果然，我才意识到我没有必要。这确实有效，不需要循环：

DT[, grep("_", names(DT)), with=FALSE] - DT[, RF]

很抱歉。但是，我将问题保持开放，因为我仍然对我使用:=运算符的方法不起作用的原因感兴趣。所以也许有人可以帮助我。

Answer 1

你第二次尝试就走在了正确的轨道上。这是一种使用substitute构建表达式的方法，该表达式作为'j'中的DT[ , j ]参数传入。

for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE)){
    e <- substitute(X := X - RF, list(X = as.symbol(i)))
    DT[ , eval(e)]
}
DT
#     RF S_1 S_2
# [1,]  1  10  20
# [2,]  2  10  20
# [3,]  3  10  20
# [4,]  4  10  20
# [5,]  5  10  20

或现在（1年后）with=FALSE适用于:=的LHS：

for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE))
    DT[, i:=get(i)-RF, with=FALSE]

通过使LHS成为表达式而不是符号，可以避免

或with=FALSE：

for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE))
    DT[, (i):=get(i)-RF]

Answer 2

我在发布问题后不幸发现的解决方法如下：

DT[, grep("_", names(DT)), with=FALSE] - DT[, RF]

这也适用于更复杂的设置，在这种设置中您需要保留其他列，但需要付出额外的努力：

library(data.table)
DT <- data.table(RF  = 1:10,
                 S_1 = 11:20,
                 S_2 = 21:30,
                 addCol = rnorm(10)) #Column that should not be subtracted by RF, but still kept in DT

DT <- cbind(DT[, grep("_", names(DT)), with=FALSE] - DT[, RF], addCol = DT[, addCol])

Answer 3

感谢您提出问题和答案。 ~~我正在使用临时变量帮助解决类似任务的解决方案。~~

~~varnames <- grep("_", names(DT), value=TRUE) for (i in varnames) { DT[, ".tmp"] <- DT[, i, with = F] DT[, i := .tmp - RF, with = F] if (i == tail(varnames, 1)) DT[, ".tmp"] <- NULL }~~

~~唯一的风险是覆盖现有变量.tmp。~~

大。 set()很强大。

varnames <- grep("_", names(DT), value=TRUE)
set(DT, j = varnames, value = DT[, varnames, with = F] - DT[, RF])

循环遍历data.table中的列并转换这些列

3 个答案: