同时子集行和列

Question

data.table 的工作原理让我有点惊讶：

> library(data.table)
data.table 1.8.2  For help type: help("data.table")
> dt <- data.table(a=11:20, b=21:30, c=31:40, key="a")
> dt[list(12)]
    a  b  c
1: 12 22 32
> dt[list(12), b]
    a  b
1: 12 22
> dt[list(12)][,b]
[1] 22

我要做的是获取与选择匹配的行中单个列（或表达式）的值。我看到我必须将键作为列表传递，因为原始数字表示行号而不是键值。所以上面的第一个对我来说很清楚。但是为什么第二个和第三个子集表达式产生不同的结果对我来说似乎相当混乱。我想得到第三个结果，但希望能够以第二种方式编写它。

有什么好的理由为什么同时为行和列设置一个 data.table 的子集将始终包含键值以及计算结果？除了上面的双子集之外，是否有一种语法上更短的方法来获得单个结果？

我在 R 2.15.1 上使用 data.table 1.8.2。如果你不能重现我的例子，你不妨考虑一个因素作为关键：

dt <- data.table(a=paste("a", 11:20, sep=""), b=21:30, c=31:40, key="a")
dt["a11", b]

Answer 1

关于这个问题：

为什么同时为行和列设置一个 data.table 的子集总是包含键值和计算结果，有什么好的理由吗？

我相信（对我来说足够好）的原因仅仅是 Matthew Dowle 还没有开始添加该选项（可能是因为他已优先处理更有用的功能，例如":= 与")。

在my answer here 之后的 cmets 中，Matthew 似乎表明它在他的 TODO 列表中，并指出“[这] 是添加 drop 时 drop=TRUE 将做的事情（具有速度优势）”。

在此之前，以下任何一项都可以完成工作：

dt[list(12)][,b]
# [1] 22
dt[list(12)][[2]]
# [1] 22
dt[dt[list(12), which=TRUE], b]
# [1] 22

Answer 2

一种可能性是使用：

dt[a == 12]

和

dt[a == 12, b]

这将按预期工作，但它会阻止二进制搜索并改为需要顺序搜索（是否有计划改变这种行为？？），这可能会变慢。

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2014 年 9 月更新：现在在 v1.9.3 中

来自新闻：

DT[column==values] 现在优化为在key(DT)[1]=="column" 时使用DT 的键，否则会自动添加辅助键（又名索引），因此下一个DT[column==values] 更快。 DT[column %in% values] 等价；即，== 和 %in% 都接受向量值。无需更改代码；现有代码应该自动受益。可以使用set2key() 手动添加辅助键，并使用key2() 检查是否存在。这些优化和函数名称/参数是实验性的，可以使用options(datatable.auto.index=FALSE) 关闭。