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如何基于函数参数转换r data.table对象

user-defined-functions data.table r

ira · 技术社区 · 6 年前

我想创建一个r函数,它有两个参数:

数据表对象
有关如何向数据表中添加新列的说明。这些新的

如果没有包装功能,我可以:

# load data.table library
library(data.table)
# the exsample data set
dt <- data.table(mtcars)

# adding some new columns
dt[, `:=`(disp_plus_hp = disp + hp,
          drat_plus_wt = drat + wt)]

我知道我可以用 eval + parse 组合来解决我的问题,如下所示:

# load the exsample data set
dt <- data.table(mtcars)

# character vector of length 1 specifying the transformation
column_transformation = '`:=`(disp_plus_hp = disp + hp,
                              drat_plus_wt = drat + wt)'

# define a function that takes data table and the above character
# to transform the data table
dt_transformer <- function(data_table, add_columns)
{
  data_table[, eval(parse(text = add_columns))]
}

# equivalent to dt[, `:=`(disp_plus_hp = disp + hp,drat_plus_wt = drat + wt)]
dt_transformer(data_table = dt, add_columns = column_transformation)

现在,我想改进解决方案的原因有两个:

字符串,因为这样就很难读取(列表或每个变换都有一个元素的字符向量将是 (很好)
我对parse函数的使用不太感兴趣

1 回复 | 直到 6 年前

JRR 6 年前

基本上你想要的是一个函数 dplyr::mutate 但是有一个 := 操作人员我建议你读一下这本书 non-standart evaluation 高级R书中的章节。以下功能必须改进,但基本上可以完成您想要的工作。

dtmutate <- function(dt, ...)
{
  exprs <- lazyeval::dots_capture(...)

  for (i in seq_along(exprs))
  {    
    col  <- names(exprs)[i]
    expr <- exprs[[i]]
    val  <- lazyeval::f_eval(expr, dt)
    dt[, (col) := val]
  }

  dt[]
  return(invisible())
}

library(data.table)
dt <- data.table(a = 1:10, b = 1:10*2)
dtmutate(dt = dt, c = a+b, d = a*b)
dt

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