遍历对象列表并通过 data.table 中的引用进行更改

Question

我有一个 data.table 对象的列表，这些对象都具有相似的名称和一些属性我想通过遍历此列表来更改所有这些对象。让我们考虑一下：

set.seed(999)
GenName_ksio3k_F1 <-data.table(Risknr = runif(10,1000,9999), Code=LETTERS[sample.int(10)], val=rnorm(10));GenName_ksio3k_F1
GenName_kf0bner_F6 <-data.table(Risknr = runif(10,1000,9999), Code=LETTERS[sample.int(10)], val=rnorm(10));GenName_kf0bner_F6
GenName_sjkw_F2 <-data.table(Risknr = runif(10,1000,9999), Code=LETTERS[sample.int(10)], val=rnorm(10));GenName_sjkw_F2

因此，正如这个命名所暗示的那样，这些对象具有相似的名称，我可以通过正则表达式在列表中方便地捕获这些名称：

list =  grep("^(GenName_).*(F[0-9])$", ls(), perl=TRUE, value=TRUE);list

现在，我想做的是将所有这些表中的列 Risknr 更改为因子变量。我试过这个：

    for(DT in list){
      print(str(eval(parse(text = DT)))) # as a test
      eval(parse(text = DT))$Risikonr <- as.factor(eval(parse(text = DT$Risikonr)
}

访问变量似乎有效，因为每个 DT 显示打印 str。 as.factor-转换看起来不对，当然是行不通的。但如何做到这一点？

Answer 1

我们可以使用get获取值，如果需要更新使用assign

for(DT in list){
    assign(DT, value = get(DT)[, Risknr := factor(Risknr)])

}

str(GenName_sjkw_F2)
#Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
# $ Risknr: Factor w/ 10 levels "1899.01318506384",..: 4 9 7 5 1 3 2 10 8 6
# $ Code  : chr  "G" "B" "A" "E" ...
# $ val   : num  -0.1167 -0.645 1.7444 0.3661 -0.0668 ...
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
str(GenName_kf0bner_F6)
#Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
# $ Risknr: Factor w/ 10 levels "1497.60077643953",..: 2 10 9 7 6 5 8 4 3 1
# $ Code  : chr  "H" "F" "B" "G" ...
# $ val   : num  2.383 0.601 0.179 1.081 -0.247 ...
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

但是，最好将数据集放在一个 list 中而不是多个全局对象中

遍历对象列表并通过 data.table 中的引用进行更改

Loop through list of objects and change by reference in data.table

eval

r

data.table