我经常做
DT[CJ(colA = colA, colB = colB, unique=TRUE), on=c("colA","colB")]
# to complete missing levels
# or
DT[, CJ(colA = colA, colB = colB, unique=TRUE)][!DT, on=c("colA","colB")]
# to identify missing levels
# http://stackoverflow.com/a/36065607/1191259
如果我能少写colA和colB的次数，那就太好了。 这里的 FR 是为了
CJ(colA, colB, unique=TRUE, names=TRUE)
推断名称colA和colB ，也许使用 data.frame() 和 data.table() （ make.names ？）使用的任何方法。
（我想，如果on=.Icols是一回事，名称重复可能会进一步减少，但我会将其留给单独的 FR。）
所以帖子要更新...
enhancement
franknarf1
👍4
所有3条评论
CJ将...作为第一个参数，该函数将是泛型方法，因此我们需要将其更改为CJ(x, ...) ，这些更改可以一起进行# 1090
jangorecki
于 2016-03-18
+1，我认为不需要names参数 - 这应该是唯一的行为。 随着连接语法更改为使用“on”而不是setkey这已成为我的一大症结。
我还希望看到unique = TRUE是默认值 - 我想不出 _ever_ 不需要将参数唯一到CJ 。
eantonya
于 2016-05-18
👍3
@jangorecki我还没有接触 #1090 / #814 的东西。 最好是独立的，我想，除非我遗漏了什么
MichaelChirico
于 2018-07-17
此页面是否有帮助？
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最有用的评论
+1，我认为不需要
names参数 - 这应该是唯一的行为。 随着连接语法更改为使用“on”而不是setkey这已成为我的一大症结。我还希望看到
unique = TRUE是默认值 - 我想不出 _ever_ 不需要将参数唯一到CJ。