开始使用 data.table 包（作者/维护者：Matt Dowle） . 很棒的套餐 . 我喜欢我可以写 dt[, x1] 而不是 dt[, dt$x1] 或 df["x1"] ，对于data.table dt ，列名 x1 ，data.frame df . 能够直接传递列名是data.table的一个有吸引力的特性 . 但是在列名称周围省略引号（写 x1 而不是 "x1" ）并不总是可行的 . 为什么？

编程问题：是否有任何理由不能始终将列名向量直接传递给data.table或包提供的辅助函数？例如，已经为data.table包重写了 subset ， merge 和 melt 函数，但是 subset 可以直接处理列名， merge 和 melt 不能（见下文） .

澄清一下，我的问题不是何时或如何，而是为什么 . 有很好的相关讨论，非常有用的提示，例如Select / assign to data.table variables which names are stored in a character vector和r - passing variables as data.table column names . 有了这些答案和一些试验和错误，我能够找到报价/不引用区别的方法 . 我的问题是为什么目前不能总是在列名称周围省略引号：它有设计吗？这是一个过渡性的情况吗？有编程困难吗？

下面，为了清楚起见，我举一些例子并对这些例子进行编号

# load the package
library("data.table") # because I cannot do install.packages(data.table)!!

（i）

# make a data.table
set.seed(1)
dt <- data.table(id = 1:5, x1 = 1:5, x2 = 5:1, x3 = round(runif(5, 1, 5), 0), key = "id")

我可以用 id = 1:10 或 "id" = 1:10 定义data.table，但我必须用 key = "id" 定义键，因为 key = id 不起作用：

dt <- data.table(id = 1:5, x1 = 1:5, x2 = 5:1, x3 = round(runif(5, 1, 5), 0), key = id)
##Error in data.table(id = 1:5, x1 = 1:5, x2 = 5:1, x3 = round(runif(5,  : 
##  object 'id' not found

如果要在列名中查找密钥，那么'd think finding ' id'对于密钥来说应该相当容易吗？以编程方式声音是否允许删除 key 的RHS上的引号？

（ii）

我可以 subset 使用列向量或列名向量：

subset(dt, select = c(x1, x3))
##   x1 x3
##1:  1  2
##2:  2  2
##3:  3  3
##4:  4  5
##5:  5  2

subset(dt, select = c("x1", "x3"))
##   x1 x3
##1:  1  2
##2:  2  2
##3:  3  3
##4:  4  5
##5:  5  2

不错，灵活 .

（iii）

我可以 merge 使用列名矢量：

merge(dt, dt, by = c("x1", "x2"))
##       id x1 x2 x3
##1:  1  1  5  2
##2:  2  2  4  2
##3:  3  3  3  3
##4:  4  4  2  5
##5:  5  5  1  2

（愚蠢的例子是！）但不是列的向量：

merge(dt, dt, by = c(x1, x2))
##Error in merge.data.table(dt, dt, by = c(x1, x2)) : object 'x1' not found

有什么关于 merge 阻止它以 subset 的方式接受列向量？

（iv）

同样， melt 必须使用带引号的列名（或对应于列号的整数） .

帮助描述是特定的 melt 接受"character vectors"，而 merge 的帮助只是"vectors of column names,"，但显然 merge 与 melt 字符向量一样 .

（v）

在 j 参数的情况下，引用变量名称通常不是正确的方法：

# Good:
dt[, .(x1, x2)]
##   x1 x2
##1:  1  5
##2:  2  4
##3:  3  3
##4:  4  2
##5:  5  1

# Bad 
dt[, .("x1", "x2")]
##   V1 V2
##1: x1 x2
# This feature is well documented in the FAQs
# FAQ 2.3: "I'm using c() in the j and getting strange results."

注意读者根本不熟悉 data.tables ， .() 是 list() 的简写， dt[, c(x1, x2)] 不太可能是这里所需的命令 - dt[i, j] 的 j 参数非常需要列表 .

（vi）

但是，在 dt[i, j] 的 j 参数内，"assignment by reference"运算符 := 的LHS有一个令人困惑的约定 .

如果LHS是单列，则可以不带引号传递 . 但是，如果它有多个列，则必须将它们作为引用列名称的向量传递 . 该手册仅说“列名称的向量”，但实验表明它们必须引用：

# Good:
dt[, c("x1", "x2") := NULL][]
##   id x3
##1:  1  2
##2:  2  2
##3:  3  3
##4:  4  5
##5:  5  2

# Bad:
dt[, c(x1, x2) := NULL]
##Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'x1' not found

错误消息不是特别有启发性 . 但现在我记得常见问题解答的建议，"If 2 or more columns are required, use list() or .() instead."傻我， c(x1, x2) 无法正常工作，因为没有办法告诉 x1 结束和 x2 开始 . 但是， .(x1, x2) 可以工作，不是吗？

# Bad:
dt[, .(x1, x2) := NULL]
##Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'x1' not found

不，考虑到所有事情， := 的LHS期望引用列名称的向量 . 手册应该更新，或者，如果可行的话， data.table 扩展到接受LHS上未加引号的列的列表 .

等一下 . 要删除多个列名，我可以将引用名称列表传递给LHS吗？不是 . 列表通常是可取的，但不是 := 的LHS . 错误消息很明确：

# Bad:
dt[, .("x1", "x2") := NULL][]
##Error in `[.data.table`(dt, , `:=`(.("x1", "x2"), NULL)) : 
##  LHS of := must be a symbol, or an atomic vector (column names or positions).

（vii）

dt[i] 的 i 参数也用于接受未加引号的列，即"expression of column names"

dt[.(x1, x2)]
##   id x1 x2 x3 V2
##1:  1  1  5  2  5
##2:  2  2  4  2  4
##3:  3  3  3  3  3
##4:  4  4  2  5  2
##5:  5  5  1  2  1

请注意，如果想要将两列 x1 和 x2 分配，则应该在 j 参数内完成，即 dt[,.(x1, x2)]

dt[.("x1", "x2")]
##Error in bmerge(i, x, leftcols, rightcols, io, xo, roll, rollends, nomatch,  : 
##  typeof x.id (integer) != typeof i.V1 (character)

dt[c(x1, x2)]
##id x1 x2 x3
## 1:  1  1  5  2
## 2:  2  2  4  2
## 3:  3  3  3  3
## 4:  4  4  2  5
## 5:  5  5  1  2
## 6:  5  5  1  2
## 7:  4  4  2  5
## 8:  3  3  3  3
## 9:  2  2  4  2
##10:  1  1  5  2

dt[c("x1", "x2")]
##Error in bmerge(i, x, leftcols, rightcols, io, xo, roll, rollends, nomatch,  : 
##  typeof x.id (integer) != typeof i.V1 (character)

我在这里展示了几种情况，其中列必须作为 x1 或 "x1" 传递，并且两种情况都可以完成 . 这些差异可能会给像我这样的新用户造成混淆 . 我怀疑这两种方法共存的原因不止一个 . 如果有人可以澄清这个问题我会很感激，对于我的一些例子，如果不是所有的话 .