使用 data.table x[y] 语法复制 dplyr::left_join() 列顺序

Question

由于性能提高，我将很多数据操作管道从 dplyr 切换到 data.table。我喜欢 a[b] 连接语法的简洁性。 dplyr::left_join(x, y) 对应于data.table 中的y[x]。但是，在这两种情况下，列顺序是不同的。有没有办法复制从 dplyr left_join 获得的列顺序，其中来自 y 的新列被添加到 x 的右侧，使用 data.table 的 y[x] 语法？我知道你可以使用merge(x, y, all.x = TRUE)，但我很好奇[] 方式是否可以达到相同的效果。

示例

library(dplyr)
library(data.table)

x <- iris
y <- data.frame(Species = c('setosa', 'virginica'), foo = c(100, 200))

j1 <- left_join(x, y)

setDT(x)
setDT(y)

j2 <- y[x, on = 'Species']

j3 <- merge(x, y, all.x = TRUE)

如何使j2 与j1 和j3 具有相同的列顺序？

> head(j1, 1)
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species foo
1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 100
> head(j2, 1)
   Species foo Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1:  setosa 100          5.1         3.5          1.4         0.2
> head(j3, 1)
   Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width foo
1:  setosa          5.1         3.5          1.4         0.2 100

Answer 1

我们可以做一个作业 (:=)，这会更有效，因为这是通过引用做的

j2 <- copy(x)
j2[y, foo := foo, on = .(Species)]

-测试

all.equal(j1, type.convert(as.data.frame(j2), as.is = TRUE))
#[1] TRUE