如何在熔化 data.table 时指定空 id.vars 向量？

Question

我想融化 data.table 而不包含任何 ID 列。

dt <- data.table::data.table(iris)[1:10]
data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'))

如果不指定 id.vars，所有非measure.vars 列都将被视为id.vars。这可以在事后通过仅从熔体中选择变量/值来处理。

例如，下面的代码产生我正在寻找的输出：

data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'))[,.(variable, value)]

但我认为这应该可以在熔化呼叫本身内实现？我尝试过以下方法但没有成功。

data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'), id.vars=NULL)
data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'), id.vars=c())
data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'), id.vars=list())

从文档中：

如果 id.vars 和measure.vars 都丢失，则所有非数字/整数/逻辑列将被分配为id 变量，其余的将被分配为度量变量。如果仅提供 id.vars 或measure.vars 之一，则其余列将分配给另一列。id.vars 和measure.vars 都可以多次拥有同一列，并且同一列可以同时作为id 和measure 变量。

Melt.data.table 还接受 id 和measure变量的列表列。

Answer 1

c()和NULL是相同的（例如identical(c(), NULL) == TRUE），并且NULL是内部分配给的值id.vars是缺失时

但是，空整数或字符向量就可以解决问题：

data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'), id.vars=integer())
data.table::melt(dt, measure.vars=c('Petal.Length', 'Petal.Width'), id.vars=character())