在R中动态子集data.table答案

【问题标题】：dynamically subseting data.table in R在R中动态子集data.table
【发布时间】：2020-10-12 19:49:52
【问题描述】：

我的 data.table 包含名为 claims 的 K 列，以及其他 30 列。我想对data.table 进行子集化，以便只保留没有 0 个声明的行。

所以，首先我得到过滤所需的所有列名。出于本示例的目的，我选择了K = 2

> claimsCols = c("claimsnext", paste0("claims" , 1:K))
> claimsCols
[1] "claimsnext" "claims1"    "claims2"

我尝试过像这样的子集：

for(i in claimsCols){
  BTplan <- BTplan[ claimsCols[i] == 0, ]
  i+1
}

这确实有效：

Error in i + 1 : non-numeric argument to binary operator

我确定有更好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我基本上会做 akrun 做的事情

idx = BTplan[ , Reduce(`&`, .SD), .SDcols = patterns('claims')]
BTplan = BTplan[idx]

创新是：

在data.table 的未来版本中，这将更加高效和简洁（希望更具可读性）：

idx = BTplan[ , pall(.SD), .SDcols = patterns('claims')]
BTplan = BTplan[idx]

密切关注此拉取请求：

【讨论】：

【解决方案2】：

在 OP 的代码中，i 是 'claimsCols' 的每个元素，即 character，因此 i +1 不起作用，实际上，它不需要

for(colnm in claimsCols) {
      BTplan <- BTplan[BTplan[[colnm]] != 0,]
 }

或者使用data.table语法

library(data.table)
setDT(BTplan)
BTplan[BTplan[, Reduce(`&`, lapply(.SD, `!=`, 0)),.SDcols = claimsCols]]

【讨论】：

我尝试了data.table 语法，但收到错误Error in [.data.frame(BTplan, , Reduce(&, lapply(.SD, !=, 0)), .SDcols = claimsCols) : unused argument (.SDcols = claimsCols)
@Nneka 看起来您的数据集是data.frame。使用setDT(BTplan) 转换为dat.atable，它应该可以工作