Reunir columnas en una tapa de datos y transformar esas columnas

Question

Tengo una tabil de datos DT con una columna nombrada RF y muchas columnas con un subrayado _en eso. Quiero recorrer todas esas columnas con un subrayado y restar el RF columna de ella. Sin embargo, estoy atascado. Parece que todo en el RHS del:= operador en un data.table no funciona con variables dinámicas.

Aquí está mi DT y la salida deseada (codificado):

library(data.table)
DT <- data.table(RF  = 1:10,
                 S_1 = 11:20,
                 S_2 = 21:30)
#Desired output
DT[ , S_1 := S_1 - RF]
DT[ , S_2 := S_2 - RF]
DT
      RF S_1 S_2
 [1,]  1  10  20
 [2,]  2  10  20
 [3,]  3  10  20
...

Sin embargo, quiero que esto sea más flexible, es decir, recorrer cada columna con "_" en su nombre y restar RF:

#1. try: Does not work; Interestingly, the i on the LHS of := is interpreted as the column i, but on the RHS of
#:= it is interpreted as 2 and 3, respectively
for (i in grep("_", names(DT))){
  DT[ , i:= i - 1, with=FALSE]
}
DT
          RF  S_1 S_2
 [1,]  1   1   2
 [2,]  2   1   2
 [3,]  3   1   2
...

#2. try: Work with parse and eval
for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE)){
  DT[ , eval(parse(text=i)):= eval(parse(text=i)) - RF]
}
#Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'S_1' not found

Cualquier sugerencia de cómo hacerlo sería genial.

EDITAR: Tan pronto como publiqué la pregunta, pensé para mí mismo: ¿Por qué estás trabajando con el := Operador en primer lugar, y efectivamente, me di cuenta de que no tengo que hacerlo. Esto funciona y no necesita un bucle:

DT[, grep("_", names(DT)), with=FALSE] - DT[, RF]

Lo siento por eso. Sin embargo, dejo la pregunta abierta porque todavía estoy interesado en por qué mi enfoque con el := El operador no funciona. Entonces, tal vez alguien pueda ayudarme allí.

Answer 1

Estabas en el camino correcto con tu segundo intento. Aquí hay un enfoque que usa substitute para construir la expresión que se pasa como el 'j' argumentar DT[ , j ].

for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE)){
    e <- substitute(X := X - RF, list(X = as.symbol(i)))
    DT[ , eval(e)]
}
DT
#     RF S_1 S_2
# [1,]  1  10  20
# [2,]  2  10  20
# [3,]  3  10  20
# [4,]  4  10  20
# [5,]  5  10  20

---

También podría usar una expresión de LHS en lugar de un símbolo:

for (i in grep("_", names(DT), value=TRUE))
    DT[, (i) := get(i)-RF]

Answer 2

Una solución que desafortunadamente descubrí después de publicar la pregunta es la siguiente:

DT[, .SD, .SDcols = patterns('_')] - DT[, RF]

Esto también funciona en un entorno más complicado en el que hay columnas adicionales que desea mantener, pero con un esfuerzo adicional:

library(data.table)
DT <- data.table(RF  = 1:10,
                 S_1 = 11:20,
                 S_2 = 21:30,
                 addCol = rnorm(10)) #Column that should not be subtracted by RF, but still kept in DT

DT <- cbind(DT[, .SD, .SDcols = patterns("_")] - DT[, RF], addCol = DT[, addCol])

Answer 3

Actualizado para usar set()+..; set es poderoso (ver ediciones para un intento anterior).

varnames <- grep("_", names(DT), value=TRUE)
set(DT, j = varnames, value = DT[, ..varnames] - DT[, RF])