फोरैच स्प्लिटिंग डेटाटेबल्स के साथ इटरेटर समस्या: {त्रुटि में अपरिभाषित कॉलम

Question

foreach पैकेज के साथ इस समस्या को डीबग करना मुश्किल है क्योंकि मेरा पुनरुत्पादित उदाहरण ठीक काम करता है लेकिन यहां समस्या का एक संक्षिप्त वर्णन है और मैं क्या कोशिश कर रहा हूं प्राप्त करने के लिए।

मैं कुछ कोड originally posted by Steve Weston का उपयोग कर रहा हूं जो एक महत्वपूर्ण कॉलम के आधार पर data.table विभाजित करेगा जो एक कारक है। इटेटरेटर data.table के "हिस्सों" के माध्यम से लूप करेगा और तालिका के विभाजन और विभाजन (कुंजी) उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए गए इंडेक्स मान दोनों तक पहुंच होगी।

जबकि इस दृष्टिकोण ने विभिन्न अवसरों पर मेरे लिए काम किया है, इस अवसर पर मुझे foreach लूप के भीतर प्राप्त और त्रुटि मिल रही है।

library(foreach) 
library(data.table) 

str(dat.in) 
names(dat.in) 
class(dat.in$fc.item) 
key(dat.in) 
library(foreach) 
fc = foreach(dt.sub = isplitDT(dat.in, levels(dat.in$fc.item))) %do% 
{ 
    # code to execute on each core/iteration 
    print(dt.sub$key[1]) 
    dt.sub$value 
} 

डेटा dput के माध्यम से उत्पादन किया गया है और सवाल के नीचे पाया जा सकता है:

Error in { : undefined columns selected 

मेरे कोड है जो इस मुद्दे को चलाता है इस प्रकार है।

मैं निम्नलिखित परिणामों के साथ मेरी dat.in वस्तु जाँच कर ली है:

> str(dat.in) 
Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 313 obs. of 3 variables: 
$ fc.item: Factor w/ 1 level "A": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ period : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
$ y  : int 287718 343083 291241 298469 300267 356797 225253 294265 337773 318346 ... 
- attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
- attr(*, "sorted")= chr "fc.item" 
> names(dat.in) 
[1] "fc.item" "period" "y"  
> class(dat.in$fc.item) 
[1] "factor" 
> key(dat.in) 
[1] "fc.item" 

तो मैं अपने परिदृश्य मैच के लिए एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण बनाया है, कोड नीचे दिखाया गया है:

library(foreach) 
library(data.table) 

# generate data and set key of the data.table 
dt = data.table(item = as.factor(paste0("item-", sort(rep(rep(1:10),10)))), 
       t = rep(1:10,10), 
       y = as.integer(abs(rnorm(100, 0,10)))) 
setkeyv(dt,"item") 

## helper functions written by Steve Weston 
isplitDT = function(x, vals) { 
    ival <- iter(vals) 
    nextEl <- function() { 
     val <- nextElem(ival) 
     list(value=x[val], key=val) 
    } 
    obj <- list(nextElem=nextEl) 
    class(obj) <- c('abstractiter', 'iter') 
    obj 
} 
dtcomb = function(...) { 
    rbindlist(list(...)) 
} 
############################################ 

## main function to split-process-combine using isplitDT and dtcomb 
result = foreach(dt.sub = isplitDT(dt, levels(dt$item)), 
     .combine = "dtcomb") %do% 
{ 
    print(dt.sub$key[1]) 
    dt.sub$value 
} 

print(paste("Did it work =", sum(result == dt) == 300)) 

मेरे कठिनाई यह है कि है यह कोड ठीक काम करता है लेकिन मुझे पहले foreach लूप के साथ कोई फर्क नहीं पड़ता है जो विफल रहता है। अगर मैं गलत कर रहा हूं, तो कोई भी प्रकाश डाल सकता है: मेरा अनुमान है कि यह एक बहुत ही बेवकूफ त्रुटि है जो मैं कर रहा हूं!

---

मूल समस्या के लिए डेटा यहाँ है:

> dput(dat.in) 
structure(list(fc.item = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), .Label = "A", class = "factor"), period = c(1, 2, 
3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 
20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 
36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 
52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 
68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 
84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 
100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 
113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 
126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 
139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 
152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 
165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 
178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 
191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 
204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 
217, 218, 219, 220, 221, 222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 
230, 231, 232, 233, 234, 235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 
243, 244, 245, 246, 247, 248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 
256, 257, 258, 259, 260, 261, 262, 263, 264, 265, 266, 267, 268, 
269, 270, 271, 272, 273, 274, 275, 276, 277, 278, 279, 280, 281, 
282, 283, 284, 285, 286, 287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 
295, 296, 297, 298, 299, 300, 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 
308, 309, 310, 311, 312, 313), y = c(287718L, 343083L, 291241L, 
298469L, 300267L, 356797L, 225253L, 294265L, 337773L, 318346L, 
270013L, 294559L, 265521L, 292651L, 326301L, 274133L, 225154L, 
377162L, 341432L, 308449L, 271186L, 272062L, 296231L, 264176L, 
272708L, 279367L, 265335L, 313174L, 273261L, 327539L, 322067L, 
260082L, 317229L, 268120L, 231941L, 322187L, 255401L, 261383L, 
232523L, 333930L, 291594L, 325835L, 282851L, 309369L, 306474L, 
331198L, 333453L, 282738L, 223454L, 343898L, 404772L, 420113L, 
363688L, 283529L, 304850L, 304265L, 260494L, 286632L, 291025L, 
234396L, 249829L, 243722L, 281929L, 252805L, 291330L, 217721L, 
233124L, 291646L, 214542L, 272663L, 246599L, 248463L, 276895L, 
238617L, 353554L, 240288L, 260862L, 215496L, 264241L, 251804L, 
317853L, 261112L, 241778L, 274305L, 260939L, 284144L, 238942L, 
268412L, 207012L, 322499L, 216205L, 283388L, 210637L, 283405L, 
232547L, 317938L, 232847L, 254665L, 293350L, 356068L, 272952L, 
262610L, 449750L, 369915L, 294255L, 267604L, 244032L, 263057L, 
226927L, 249796L, 235638L, 254442L, 226594L, 255157L, 219919L, 
260555L, 202837L, 282846L, 242090L, 324165L, 195997L, 247319L, 
214422L, 211885L, 238364L, 228117L, 243929L, 183895L, 204071L, 
228919L, 227446L, 244663L, 225126L, 251333L, 199212L, 205160L, 
205272L, 211975L, 201057L, 240099L, 203967L, 276464L, 180230L, 
256560L, 185168L, 209131L, 209283L, 266414L, 221112L, 247453L, 
285895L, 310151L, 236241L, 246656L, 371197L, 346882L, 308349L, 
218239L, 222147L, 240713L, 227690L, 195599L, 254913L, 203627L, 
209650L, 182243L, 213345L, 239517L, 194998L, 220132L, 248232L, 
187663L, 182200L, 180731L, 188778L, 218335L, 234029L, 192304L, 
183598L, 165051L, 207673L, 168798L, 187578L, 175816L, 192978L, 
212731L, 208684L, 176274L, 210670L, 227207L, 203419L, 183886L, 
215670L, 158552L, 209275L, 186366L, 228439L, 176090L, 252070L, 
203126L, 235651L, 216970L, 222579L, 224996L, 241870L, 194938L, 
292197L, 283827L, 281966L, 157419L, 256606L, 184074L, 223767L, 
206831L, 196338L, 177536L, 179195L, 180747L, 228955L, 253872L, 
254636L, 172384L, 181243L, 228535L, 178251L, 166644L, 193261L, 
191703L, 158698L, 184620L, 188777L, 171378L, 176349L, 168550L, 
173176L, 198650L, 176989L, 163293L, 164869L, 165503L, 185504L, 
172217L, 164511L, 160720L, 175902L, 171150L, 140939L, 155618L, 
157323L, 171457L, 165290L, 140833L, 158788L, 162213L, 201366L, 
248834L, 170899L, 159564L, 231487L, 281335L, 268906L, 134745L, 
155222L, 133268L, 223074L, 211489L, 167485L, 139614L, 178060L, 
186616L, 141583L, 172486L, 175021L, 187544L, 153492L, 245626L, 
168411L, 166539L, 148776L, 191410L, 135434L, 153281L, 203938L, 
155049L, 149193L, 168851L, 168000L, 143976L, 167995L, 172333L, 
143025L, 168156L, 175161L, 184271L, 148113L, 153620L, 178359L, 
143852L, 139743L, 159931L, 181351L, 170455L, 140985L, 136863L, 
167934L, 162680L, 181756L, 212960L, 149715L, 168102L, 175952L, 
275313L, 276390L)), .Names = c("fc.item", "period", "y"), row.names = c(NA, 
-313L), class = c("data.table", "data.frame"), .internal.selfref = <pointer: 0x103804778>, sorted = "fc.item") 

Answer 1

मैं लगा पूर्ण उदाहरण टिप्पणी के लिए बहुत लंबा होगा। सेटकी के साथ किसी समस्या के अलावा (जिसे आपने key के रूप में पोस्ट किया है, जब तक कि मैंने आपकी पोस्ट को गलत समझा नहीं) आपके एमआरई में मैं पुन: पेश नहीं कर सका। क्या यह आपका मुद्दा हो सकता है? इस विकल्प पर विचार करें:

> key(dat.in) 
NULL 
> setkey(dat.in,fc.item) 
> foreach(dt.sub = isplitDT(dat.in, levels(dat.in$fc.item))) %do% 
{ 
    # code to execute on each core/iteration 
    print(dt.sub$key[1]) 
    dt.sub$value 
} 
[1] "A" 
[[1]] 
    fc.item period  y 
    1:  A  1 287718 
    2:  A  2 343083 
    3:  A  3 291241 
    4:  A  4 298469 
    5:  A  5 300267 
---      
309:  A 309 149715 
310:  A 310 168102 
311:  A 311 175952 
312:  A 312 275313 
313:  A 313 276390 

> isplitDT = function(x, vals) { 
    ival <- iter(vals) 
    nextEl <- function() { 
     val <- nextElem(ival) 
     list(value=x[val], key=val) 
    } 
    obj <- list(nextElem=nextEl) 
    class(obj) <- c('abstractiter', 'iter') 
    obj 
} 
dtcomb = function(...) { 
    rbindlist(list(...)) 
} 
############################################ 
> 
> ## main function to split-process-combine using isplitDT and dtcomb 
> result = foreach(dt.sub = isplitDT(dt, levels(dt$item)), 
        .combine = "dtcomb") %do% 
        { 
         print(dt.sub$key[1]) 
         dt.sub$value 
        } 
[1] "item-1" 
[1] "item-10" 
[1] "item-2" 
[1] "item-3" 
[1] "item-4" 
[1] "item-5" 
[1] "item-6" 
[1] "item-7" 
[1] "item-8" 
[1] "item-9" 
> print(paste("Did it work =", sum(result == dt) == 300)) 
[1] "Did it work = TRUE" 

नोट इस उदाहरण में, मैं fc.item के लिए कुंजी सेट है कि (जैसा कि period एक त्रुटि फेंक दिया)