列名等于变量名[重复]

Question

我该如何处理这种情况？

d <- data.table(
  a = c(1, 2, 3)
)
a <- 2
d[a == a]

给予：

   a
1: 1
2: 2
3: 3

预期结果是：

   a
1: 2

Answer 1

我也无意中成为这个的牺牲品。这是关于一般的范围界定，而不仅仅是data.table（dplyr 会做同样的事情）。您可以在 function 正文中找到类似的问题，方法是定义一个变量来掩盖父（或全局）环境中的同名变量。

a <- 1
# a brain-dead example
myfunc <- function() {
  a <- 2
  a - a
}

在那个function 示例中，“很明显”a 是哪个完全模棱两可，但在您的问题中实际上是同一回事。假设不等式的 LHS 或 RHS 在数据内部始终，而另一个在数据外部始终，在任何时候都是不安全的；搜索从内部开始，如果没有找到则移动到外部。因为在==的两边都可以找到，所以LHS和RHS都使用'inside'。

我想知道是否很难说“如果在 LHS 上找到‘内部’，那么不要在 RHS 上查看‘内部’”，但我认为这增加了不必要的复杂。尤其是在 R 的正常变量搜索中有效地搜索变量，而不一定是包代码中的手动代码。

最佳答案？不要这样做。解决方法？之一：

# this "should" always work, assuming "where" the external variable is defined
d[a == get("a", envir=parent.frame())]

# this only works if it is truly in the global environment
d[a == get("a", envir=globalenv())]

# and @nicola's suggestion:
d[a == evalq(a, envir=parent.frame())]

Answer 2

此问题有两种替代解决方案：.. 符号前缀和使用 setkey()。

为了测试，使用了更复杂的样本数据集，其中 a 的值 2 不位于第 2 行：

library(data.table)
d <- data.table(rn = 1:4, a = c(1, 4, 3, 2)) # a more subtle test case
a <- 2

d

   rn a
1:  1 1
2:  2 4
3:  3 3
4:  4 2

.. 符号前缀

根据data.table NEWS on version 1.10.2 (Jan 2017)：

当j 是一个以.. 为前缀的符号时，它将在调用中查找 范围及其值被视为列名或数字。

不幸的是，这目前仅适用于j= 参数，但不适用于i= 参数。 （根据data.table NEWS on version 1.11.0, May 2018, new features item 18，这可能会扩展到出现在i= 和by= 中的符号。）

但是，我们可以使用它来创建逻辑值向量或索引向量，可用于后续子集：

library(magrittr)
d[, a == ..a] %>% d[.]

   rn a
1:  4 2

或

d[, .I[a == ..a]] %>% d[.]

   rn a
1:  4 2

对于子集，magrittr 样式 管道 用作 .. 符号前缀尚未实现以在 i= 中使用。因此，直接使用d[, a == ..a] 作为i= 参数，即d[i = d[, a == ..a]] 将不起作用（它返回d unsubsetted）。

setkey()

对于通过局部变量 a、setkey() 过滤 d 的不太常见的用例 可以使用：

setkey(d, a)
d[a]

   rn a
1:  4 2

get("a", pos = 1L)

get("a", pos = 1L)] 或更短的get("a", 1L) 是get("a", envir=parent.frame() 的缩写，在r2evans' answer 中已经提出。

get("a", 1L) 在某种程度上等同于..a，但更健壮，因为它可以直接在i= 中使用：

d[a == get("a", 1L)]

   rn a
1:  4 2