针对多个列在相同条件下过滤 data.table

Question

我正在使用列名向量来选择 data.table 的列子集。我有一个想法，如果可以基本上在i 中定义条件，然后将其应用于所有选定的列。 例如使用mtcars 数据集。 我想选择列气缸和齿轮，然后想过滤所有具有四个气缸和四个齿轮的汽车。当然，我还需要定义过滤器是 and 还是 or，但我只是想知道这个想法是否可以在 data.table 上下文中以某种方式应用。

# working code
sel.col <- c("cyl", "gear")
dt <- data.table(mtcars[1:4,])

dt[, ..sel.col]
dt[cyl == 4 & gear == 4, ..sel.col]    


# Non-working code
dt[ sel.col == 4 , ..sel.col]

Answer 1

我们可以使用get

sel.col <- "cyl"
dt[get(sel.col) == 4, ..sel.col]
#    cyl gear
#1:   4    4

或eval(as.name

dt[eval(as.name(sel.col)) == 4, ..sel.col]
#    cyl gear
#1:   4    4

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之前，我们认为只有一个列需要评估。如果我们有多个列，请在.SDcols 中指定它，循环遍历 Data.table 的子集 (.SD) 将其与感兴趣的值 ('4') 进行比较，Reduce 将其与逻辑向量| 即每行中的任何 TRUE 并基于此对行进行子集

dt[dt[, Reduce(`|`, lapply(.SD, `==`, 4)),.SDcols = sel.col], ..sel.col]