如何在不破坏data.table的自定义评估的情况下调整[.data.table`中的j？

问题描述

我正在尝试将data.table扩展到speed up/standardize analyses of complex survey designs。为此，我正在尝试在[.data.table上添加一个浅层，以拦截j中的呼叫，并在某些情况下替换该操作（例如，将mean更改为{ {1}}）在需要特殊测量类型命令时（或在不需要特殊命令以利用median的geforce类型优化的情况下使用常规功能）。

根据我对s3调度的部分理解，data.table应该是此处的适当功能，但似乎正在将NextMethod作为符号j传递（例如j而不是a[,j]，它与data.table的NSE产生了怪异的交互。我已经尝试过使用do.call的版本，但无法克服一些无限递归的缺点（a[,median(v1)]会无休止地调度do.call('[',...) ）

是否有一种干净的方法来调整参数并将其传递给[.dtsurvey？在下面的玩具示例中，即使初始操作为data.table，我还是希望该调用返回列median的{{1}}。

v1

^{由reprex package（v0.3.0）于2020-10-08创建}

解决方法

据我所知，在传递参数时，我认为您无法利用NextMethod。这是一种方法：

library(data.table)
a = data.table(v1 = c(1,2,9))
b = copy(a)

"[.dtsurvey" <- function(x,i,j,by,...){
  mc <- match.call()
  j <- substitute(j)
  j <- do.call(substitute,list(j,list(mean = quote(median))))
  mc[["j"]] <- j
  mc[[1]] <- quote(data.table:::`[.data.table`)
  eval.parent(mc)
}

class(a) <- c('dtsurvey',class(a))
a[,mean(v1)]
#> [1] 2
b[,mean(v1)]
#> [1] 4

^{由reprex package（v0.3.0）于2020-10-08创建}

或者：

"[.dtsurvey" <- function(x,...){
  mc <- match.call()
  mc[["j"]] <- do.call(substitute,list(substitute(j),list(mean = quote(median))))
  mc[[1]] <- quote(`[`)
  mc[[2]] <- substitute(as.data.table(x))
  eval.parent(mc)
}

data.table data.table r r r-s3