r - 为什么要赋值给引用(:=) give different results when running code say two or three times within data. 表格格式？

Question

我感谢你们所有人的宝贵时间。我想要一张表格，第一列没有滞后，第二列有一个滞后，第三列有两个滞后，等等，如图所示。我有实际完成这项工作的代码，但前提是您运行该代码一次。如果您运行代码两三次，您会注意到发生了额外的转变(滞后)。无论代码运行多少次，如果你们中的任何人都可以帮助我获得相同的结果，我将不胜感激。

截屏:

library(dplyr)
library(data.table)
d <- structure(list(inv = c(20, 18, 46, 28, 10, 17, 96, 37), c = c(1, 0.999735, 0.912009, 0.596777, 
  0.293534, 0.122216, 0.046563, 0.016929)), row.names = c(NA, -8L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
G <- matrix(d$inv)
W <- matrix(d$c)
K <- cbind(W%x%t(G))
dtK <- data.table(K)
z <-  dtK[, names(dtK) := Map(shift, .SD, seq_along(.SD)-1L, fill = 0), .SDcols = names(dtK)]
z

Answer 1

:= 运算符在 dtK 对象中通过引用进行赋值。

这意味着无论您是否将其分配给 dtK，原始 z 对象都会发生更改。

尝试运行以下命令，看看会发生什么:

dtK[, names(dtK) := Map(shift, .SD, seq_along(.SD)-1L, fill = 0), .SDcols = names(dtK)]
dtK
         V1        V2        V3        V4       V5       V6       V7 V8
1: 20.00000  0.000000  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000  0.00000  0
2: 19.99470 18.000000  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000  0.00000  0
3: 18.24018 17.995230 46.000000  0.000000  0.00000  0.00000  0.00000  0
4: 11.93554 16.416162 45.987810 28.000000  0.00000  0.00000  0.00000  0
5:  5.87068 10.741986 41.952414 27.992580 10.00000  0.00000  0.00000  0
6:  2.44432  5.283612 27.451742 25.536252  9.99735 17.00000  0.00000  0
7:  0.93126  2.199888 13.502564 16.709756  9.12009 16.99550 96.00000  0
8:  0.33858  0.838134  5.621936  8.218952  5.96777 15.50415 95.97456 37

解决此问题的一种方法是使用 copy 制作副本:

dtK <- data.table(K)
z <- copy(dtK)[, names(dtK) := Map(shift, .SD, seq_along(.SD)-1L, fill = 0), .SDcols = names(dtK)]
dtK
         V1        V2        V3        V4       V5        V6        V7        V8
1: 20.00000 18.000000 46.000000 28.000000 10.00000 17.000000 96.000000 37.000000
2: 19.99470 17.995230 45.987810 27.992580  9.99735 16.995495 95.974560 36.990195
3: 18.24018 16.416162 41.952414 25.536252  9.12009 15.504153 87.552864 33.744333
4: 11.93554 10.741986 27.451742 16.709756  5.96777 10.145209 57.290592 22.080749
5:  5.87068  5.283612 13.502564  8.218952  2.93534  4.990078 28.179264 10.860758
6:  2.44432  2.199888  5.621936  3.422048  1.22216  2.077672 11.732736  4.521992
7:  0.93126  0.838134  2.141898  1.303764  0.46563  0.791571  4.470048  1.722831
8:  0.33858  0.304722  0.778734  0.474012  0.16929  0.287793  1.625184  0.626373

查看 vignette("datatable-reference-semantics") 了解更多信息。