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我正在创建一个包，该包使用 adata.table作为数据集并具有几个函数，这些函数使用:=.

我已经建立了一个简单的包来展示我的problem

 library(devtools)
 install_github('foo','mnel')

它包含两个功能

foo <- function(x){
  x[, a := 1]
}
fooCall <- function(x){
  eval(substitute(x[, a :=1]),parent.frame(1))
}

和一个数据集（不是延迟加载）DT，使用创建

DT <- data.table(b = 1:5)
save(DT, file = 'data/DT.rda')

当我安装这个包时，我的理解是foo(DT)应该在DT.

 library(foo)
 data(DT)
 foo(DT)
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1

# However this has not assigned by reference within `DT`

DT
   b
1: 1
2: 2
3: 3
4: 4
5: 5

如果我使用更多correct 

tracmem(DT)
DT <- foo(DT)
# This works without copying
DT 
 b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1
untracemem(DT)

如果我在函数内使用evalandsubstitute

fooCall(DT)
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1
# it does assign by reference 
DT
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1

我应该坚持

  1. DT <- foo(DT)或eval/substitute路线，或
  2. 有什么我不了解如何data加载数据集的地方，即使不是懒惰的？
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2 回答 2

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这与数据集或锁定无关——您可以简单地使用

DT<-unserialize(serialize(data.table(b = 1:5),NULL))
foo(DT)
DT

我怀疑这与必须data.table在第一次访问时在对象内重新创建 extptr 的事实有关DT，但它是在副本上这样做的，因此它无法与全局环境中的原始对象共享修改.

[来自马修] 没错。

DT<-unserialize(serialize(data.table(b = 1:3),NULL))
DT
   b
1: 1
2: 2
3: 3
DT[,newcol:=42]
DT                 # Ok. DT rebound to new shallow copy (when direct)
   b newcol
1: 1     42
2: 2     42
3: 3     42

DT<-unserialize(serialize(data.table(b = 1:3),NULL))
foo(DT)
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
DT                 # but not ok when via function foo()
   b
1: 1
2: 2
3: 3



DT<-unserialize(serialize(data.table(b = 1:3),NULL))
alloc.col(DT)      # alloc.col needed first
   b
1: 1
2: 2
3: 3
foo(DT)
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
DT                 # now it's ok
   b a
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1

或者，不传入DT函数，直接引用即可。data.table像数据库一样使用：. 中的一些固定名称表.GlobalEnv。

DT <- unserialize(serialize(data.table(b = 1:5),NULL))
foo <- function() {
   DT[, newcol := 7]
}
foo()
   b newcol
1: 1      7
2: 2      7
3: 3      7
4: 4      7
5: 5      7
DT              # Unserialized data.table now over-allocated and updated ok.
   b newcol
1: 1      7
2: 2      7
3: 3      7
4: 4      7
5: 5      7
于 2013-03-04T18:07:05.363 回答
4

另一种解决方案是使用inst/extdata保存rda文件（其中将包含任意数量的 data.table 对象）并DT.r在data子目录中有一个文件

# get the environment from the call to `data()`
env <- get('envir', parent.frame(1))
# load the data
load(system.file('extdata','DT.rda', package= 'foo'), envir = env)
# overallocate (evaluating in correct environment)
if(require(data.table)){
# the contents of `DT.rda` are known, so write out in full
  evalq(alloc.col(DT), envir = env)

}
# clean up so `env` object not present in env environment after calling `data(DT)`
rm(list = c('env'), envir = env)



}
于 2013-03-05T00:40:57.797 回答