使用不等式和变量列名过滤 data.table答案

【问题标题】：Filter data.table using inequalities and variable column names使用不等式和变量列名过滤 data.table
【发布时间】：2014-01-01 09:12:02
【问题描述】：

我有一个data.table，我想根据一些不等式标准进行过滤：

dt <- data.table(A=letters[1:3], B=2:4)
dt
#    A B
# 1: a 2
# 2: b 3
# 3: c 4

dt[B>2]
#    A B
# 1: b 3
# 2: c 4

以上作为矢量扫描解决方案效果很好。但我不知道如何将它与列的变量名结合起来：

mycol <- "B"
dt[mycol > 2]
#    A B      // Nothing has changed
# 1: a 2
# 2: b 3
# 3: c 4

我该如何解决这个问题？我知道我可以通过使用setkeyv(dt, mycol) 设置键来使用二进制搜索，但我看不到基于某些不等式标准进行二进制搜索的方法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

好的，那么，使用 get(mycol) 因为您希望 dt[ 的参数是对象 "mycol" 的内容。我相信dt[mycol ...] 在data.table 对象本身中寻找“mycol”东西，当然没有这样的动物。

【讨论】：

【解决方案2】：

为此提供了一个访问函数。 j 在X 的框架中进行评估，即您的data.table，除非您指定with = FALSE。这将是这样做的规范方式。

dt[ , mycol , with = FALSE ]
   B
1: 2
2: 3
3: 4

返回列、逻辑比较、子集行...

dt[ c( dt[ , mycol , with = FALSE ] > 2 ) ]

【讨论】：

@Mattrition 查看更新。我不喜欢get，因为在某些嵌套调用环境中评估它时可能会遇到一些意外行为。我认为提供with = FALSE 是有原因的。
好的，您的回答现在提供了不同的替代解决方案，谢谢。我发现的第三种选择是dt[dt[[mycol]] > 2]。
@Mattrition 这似乎是最明显的。你应该用那个回答你自己的问题。
我真的不喜欢这个和[[ 替代品，因为它们更容易出错（因为你必须指定data.table 名称两次）

【解决方案3】：

另一种替代方法是使用]] 来检索 B 作为向量，并使用它作为子集：

dt[dt[[mycol]] > 2]

【讨论】：