【发布时间】：2019-11-28 13:11:38
【问题描述】：
对此question 的跟进，data.table 是否可以引用 DT 内的变量来创建新列？
另一个问题想扭转这个局面：
library(data.table)
dt <- data.table(
dates = c("2017-01-01", "2017-01-02", "2017-01-03", "2017-01-04", "2017-01-05"),
yes_no = c(0, 1, 0, 1, 1)
)
dates yes_no
1: 2017-01-01 0
2: 2017-01-02 1
3: 2017-01-03 0
4: 2017-01-04 1
5: 2017-01-05 1
进入这个：
dates yes_no 2017-01-02 2017-01-04 2017-01-05
1: 2017-01-01 0 0 0 0
2: 2017-01-02 1 1 0 0
3: 2017-01-03 0 0 0 0
4: 2017-01-04 1 0 1 0
5: 2017-01-05 1 0 0 1
我想通过引用进行更新，但不知道如何根据 data.table 中的内容创建新列。也就是说，:= 运算符的 LHS 似乎没有在导致此失败的 data.table 环境中查找：
## tried
dt[yes_no == 1, as.character(dates) := as.data.frame(diag(.N))]
eval(lhs, parent.frame(), parent.frame()) 中的错误： 找不到对象“日期”
## used:
ind <- dt[['yes_no']] != 0
cols <- as.character(dt[['dates']])[ind]
dt[, (cols) := 0L]
dt[ind, (cols) := as.data.frame(diag(.N))]
## also valid
# set(d, which(ind), cols, as.data.frame(diag(length(cols))))
有没有更直接的方法来完成这项工作？
dt[yes_no == 1, as.character(dates) := as.data.frame(diag(.N))]
【问题讨论】：
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这看起来像是一个 xy 问题。我可能会使用
dt[, dt[["dates"]] := as.data.table(diag(.N))]; dt[, dt[yes_no != 1, dates] := NULL]，但最终我会避免创建宽格式 data.table。 -
@Roland，我可能永远不会进行这种转换，但实际上，我只是好奇我是否遗漏了什么。你的建议听起来很合理。
标签： r data.table