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考虑 a 中的以下列选择data.table：

library(data.table) # using 1.8.7 from r-forge
dt <- data.table(a = 1:5, b = i <- rnorm(5), c = pnorm(i))
dt[, list(a,b)]  #ok

为了在具有许多可变列的某些计算中简化我的代码，我想list(a,b)用一个函数替换。这是第一次尝试：

.ab <- function()  quote(list(a, b))
dt[, eval(.ab())] #ok - same as above

理想情况下，我想摆脱eval()调用[.data.table并将其限制在 while 的定义中，.ab同时避免将数据表传递dt给函数.ab。

.eab <- function()  eval(quote(list(a, b)))
dt[, .eab()] 
# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'b' not found

发生了什么？如何解决这个问题？

我怀疑困扰我的是 R 的词法作用域以及正确评估list(a,b)依赖于它在数据表的J环境中的事实dt。唉，我不知道如何获取对正确环境的引用并将envir其enclos用作dt.

# .eab <- function()  eval(quote(list(a, b)), envir = ?, enclos = ?)

编辑

这种方法几乎有效：

.eab <- function(e)  eval(quote(list(a, b)), envir = e)
dt[, .eab(dt)]

有两个缺点：（1）不返回列名，（2）dt必须显式传递（我宁愿避免）。我也宁愿避免硬编码dt作为选择环境。这些考虑导致了提出上述问题的另一种方式：是否有一种dt从内部获取环境的程序化方式.eab？

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2 回答 2

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目的是创建一个表达式而不是一个函数。

DT[, list(a,b), by=...]  # ok

.ab = quote(list(a, b))    # simpler here, no need for function()

DT[, eval(.ab), by=...]  # same

这种方法是在 data.table 中快速分组的原因之一：j在静态环境中对所有组进行评估，因此可以避免每个函数调用的（小）开销。

但是如果.ab真的因为某种原因需要成为一个函数，那么我们当然可以进一步考虑。

于 2013-02-01T22:12:29.280 回答
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警告，如果内部机制发生变化，这可能不可靠、缓慢和/或可能会中断[.data.table，但如果由于某种原因无法绕过它，这里的函数似乎可以满足您的要求。by如果您开始使用其他选项（例如in ），我也可以想象它不起作用[.data.table。

.eab <- function() {
  foo <- quote(list(a,b))
  ans <- eval(foo, envir = parent.frame(3)$x)
  names(ans) <- vapply(as.list(foo)[-1], deparse, character(1))
  ans
}

identical(dt[, .eab()], dt[, list(a,b)])
# TRUE

同样，这是颠覆/减少大量存在的充分理由的代码。

于 2013-02-02T02:59:34.027 回答