对 data.table 使用 i 中变量的字符串表示

Question

显然我太愚蠢了，无法输入正确的搜索词，b/c 我认为我的问题根本不是唯一的。

如何在data.table的i部分通过字符串引用变量？ with 和 ..x 都适用于 j 部分，但 i 部分中的等价物是什么？我必须使用邪恶的eval（双关语;）

library(data.table)
dt <- data.table(x = 1:4, y = 4:1)

my_filter_fun <- function(var = names(dt)) {
  var <- match.arg(var)
  dt[eval(parse(text = paste(var, "== 1")))]
}
my_filter_fun("x")
my_filter_fun("y")

data.table 的惯用方式是什么？来自dplyr 我想我正在寻找data.table 的等价物？

额外问题：我如何实现my_filter_fun 这样的调用

my_filter_fun(x > 1)

将返回与

相同的结果

dt[x > 1]

Answer 1

对于你的第一个问题，我建议使用get()来避免eval()的邪恶：

my_filter_fun <- function(var = names(dt)) {
  var <- match.arg(var)
  dt[get(var) == 1]
}
my_filter_fun("x")
   x y
1: 1 4

对于附加问题，您可以执行以下操作。它可能可以简化 - 只是我不知道如何。

bonus_filter_fun <- function(filter) {
  filter <- deparse(substitute(filter))
  dt[eval(parse(text = filter))]
}
bonus_filter_fun(x > 1)
   x y
1: 2 3
2: 3 2
3: 4 1

Answer 2

你必须使用深奥的 R 魔法，但不是 eval。 您要问的是NSE 或非标准评估。这是一个与您类似的示例：

theDf <- tibble(Sticks = 4:7, Stones = 9:12)
#' @title Create a new column by adding 8 to one of the existing columns.
a8Col <- function(df, newName, existName){
  existName <- enquo(existName)
  df %>%
    mutate(!! newName := !! existName + 8L )
}

R > a8Col(theDf, "Bones", Sticks)
# A tibble: 4 x 3
Sticks Stones Bones
<int>  <int> <int>
1      4      9    12
2      5     10    13
3      6     11    14
4      7     12    15
R > a8Col(theDf, "Bones", Stones)
# A tibble: 4 x 3
Sticks Stones Bones
<int>  <int> <int>
1      4      9    17
2      5     10    18
3      6     11    19
4      7     12    20

请注意，在对 a8Col 的调用中，我不必在 Sticks 或 Stones 周围加上引号。

NSE 是一个很难的话题。 Hadley Wickham 在他的“Advanced R”一书中写了两章（Quasiquotation 和Evaluation）。