在我的data.table子集中使用變量

Question

我是data.table的新手，並認爲這是一個簡單的問題，但似乎無法在任何地方找到答案。

我想根據兩列的值來對錶進行子集分類，這些列的名字我知道。但我想比較一下我不知道的價值。也就是說，我想爲DT []的i部分使用一個變量。但我似乎無法弄清楚如何去做。我看到的所有內容都解釋瞭如何爲j（即列名）使用變量，但不適用於i。

當我只是把變量的名稱，即

setkey(dtpredictions, colA, colB) 
nextweek = dtpredictions[J(uservar, weekvar)] 

返回整個表。試圖回答適用於FAQ 1.6，我想：

nextweek = dtpredictions[J(eval(quote(uservar)), eval(quote(weekvar)))] 

和

nextweek = dtpredictions[J(eval(user), eval(week))] 

但二者之間仍然返回整個表。

我很確定這很簡單，但我被卡住了。

編輯 我很抱歉沒有澄清：我想做一個二進制搜索，因爲我需要加速。我知道我可以使用==做矢量掃描，但是我不想。

Answer 1

發現了問題 - 我的變量中的一個具有相同的名稱，如表中的列。我實際上看到了一個關於類似問題here的問題，但是甚至沒有意識到我有這個問題。 （這是表中的另一列，而不是我正在子集的那一列。）

我改變了我用於子集的變量的名稱，現在它工作。

Answer 2

這是您要找的嗎？

setkey(dtpredictions, colA, colB) 
nextweek <- dtpredictions[colA == uservar & colB == weekvar] 

Answer 3

嗯......有趣。這段代碼是否適合你？我沒有得到相同的錯誤。我正在使用data.table 1.9.3。

require(data.table) 
iris <- data.table(iris) 

#Create new categorical variable 
set.seed(1) 
iris[ , new.var := sample(letters[1:5],150,replace=TRUE)] 

#Set keys 
setkey(iris,Species,new.var) 

#Create variables to reference 
check1 <- "setosa" 
check2 <- "b" 

#Return matches 
iris[J(check1,check2)] 

產生的表：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new.var 
1:   5.1   3.5   1.4   0.2 setosa  b 
2:   4.9   3.0   1.4   0.2 setosa  b 
3:   5.0   3.6   1.4   0.2 setosa  b 
4:   5.4   3.7   1.5   0.2 setosa  b 
5:   4.3   3.0   1.1   0.1 setosa  b 
6:   5.7   3.8   1.7   0.3 setosa  b 
7:   5.1   3.7   1.5   0.4 setosa  b 
8:   4.8   3.4   1.9   0.2 setosa  b 
9:   5.0   3.0   1.6   0.2 setosa  b 
10:   5.2   3.5   1.5   0.2 setosa  b 
11:   4.7   3.2   1.6   0.2 setosa  b