私は頻繁に行います
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
colAとcolB書き込み回数を減らすことができれば、それは素晴らしいことです。 ここのFRは
CJ(colA, colB, unique=TRUE, names=TRUE)
colAとcolBの名前を推測するには、おそらくdata.frame（）とdata.table（）（ make.names ？）で使用されるメソッドを使用します。
（ on=.Icolsが問題である場合は、名前の繰り返しをさらに減らすことができると思いますが、別のFRに残しておきます。）
更新するSO投稿...
enhancement
franknarf1
👍4
全てのコメント3件
CJは最初の引数として...を取り、その関数はジェネリックメソッドになるので、AFAIKでCJ(x, ...)に変更する必要があります。これらの変更は、一緒に行うことができます。 1090
jangorecki
2016年03月18日
+1と私はnames引数の必要性を見ていません-これが唯一の動作であるはずです。 結合構文がsetkey代わりに「on」を使用するように変更されたことで、これは私にとって大きな問題になりました。
また、 unique = TRUEデフォルトにしたいと思います。 CJ引数を一意にする必要がないことは考えられません。
eantonya
2016年05月18日
👍3
@ jangorecki ＃1090 /＃814のものにはまだ触れていません。 何かが足りない場合を除いて、自己完結型の方が良いと思います
MichaelChirico
2018年07月17日
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最も参考になるコメント
+1と私は
names引数の必要性を見ていません-これが唯一の動作であるはずです。 結合構文がsetkey代わりに「on」を使用するように変更されたことで、これは私にとって大きな問題になりました。また、
unique = TRUEデフォルトにしたいと思います。CJ引数を一意にする必要がないことは考えられません。