r - 在 [.data.table's j 中使用 lm(my_formula)

Question

我已经养成了访问 j 中的 data.table 列的习惯即使我不需要:

require(data.table)
set.seed(1); n = 10
DT <- data.table(x=rnorm(n),y=rnorm(n))

frm <- formula(x~y)

DT[,lm(x~y)]         # 1 works
DT[,lm(frm)]         # 2 fails
lm(frm,data=DT)      # 3 what I'll do instead

我希望 #2 可以工作，因为 lm应该在 DT 中搜索变量然后在全局环境中......有没有一种优雅的方式让 #2 之类的东西工作？

在这种情况下，我使用 lm ，它需要一个“数据”参数，所以 #3 工作得很好。

编辑。 请注意，这有效:

x1 <- DT$x
y1 <- DT$y
frm1 <- formula(x1~y1)
lm(frm1)

这也是:

rm(x1,y1)
bah <- function(){
    x1 <- DT$x
    y1 <- DT$y
    frm1 <- formula(x1~y1)
    lm(frm1)
}
bah()

编辑2。 但是，这失败了，说明了@eddi 的答案

frm1 <- formula(x1~y1)
bah1 <- function(){
    x1 <- DT$x
    y1 <- DT$y
    lm(frm1)
}
bah1()

Answer 1

方式lm它会查找在提供的公式的环境中使用的变量。由于您在全局环境中创建公式，因此不会在 j 中查找。 -expression 环境，所以唯一的方法是使精确的表达式 lm(frm)工作是将适当的变量添加到正确的环境中:

DT[, {assign('x', x, environment(frm));
      assign('y', y, environment(frm));
      lm(frm)}]

现在显然这不是一个很好的解决方案，Arun 和 Josh 的建议要好得多，我只是把它放在这里是为了理解手头的问题。

编辑 另一种(可能更变态，而且相当脆弱)的方法是改变手头公式的环境(我在这里永久这样做，但你可以将其还原，或复制它然后再做):

DT[, {setattr(frm, '.Environment', get('SDenv', parent.frame(2))); lm(frm)}]

顺便说一句，这里发生了一件有趣的事情 - 无论何时使用 get在 j -表达式，所有变量都被构造(所以 不要 如果可以避免使用它)，这就是为什么我不需要也使用 x和 y以某种方式为 data.table知道需要这些变量。