如何在data.table上应用向量函数vsum以获得正确结果？

我写了一个对两个向量求和的函数：

vsum = \(s) s[1] + s[2]

它在data.frame里跑完全没问题：

> vsum(expand.grid(1:2,2:3))
  Var1
1    3
2    4
3    4
4    5

但换成data.table调用就出问题了，结果完全不对：

> library(data.table)
> vsum(CJ(1:2,2:3))
      V1    V2
   <int> <int>
1:     2     5

额外说明：我不想改成需要传两个变量的函数。

为啥会错？因为data.table是按列存储的，你用s[1]取的是整个第一列，不是每行的第一个元素，所以函数实际是把两列各自求和，不是逐行加。下面几种方法不用改函数核心逻辑（或仅微调）就能搞定：

方法1：转成data.frame再传 #

直接把data.table转成data.frame格式传入函数，就和原来的用法完全一致：

vsum(as.data.frame(CJ(1:2,2:3)))

输出和data.frame里的结果相同：

Var1
1    3
2    4
3    4
4    5

方法2：用data.table的逐行操作调用 #

不用改函数，调用时借助.SD（当前行的数据集）和.I（行索引）实现逐行处理：

CJ(1:2,2:3)[, vsum(.SD), .I]

输出：

.I V1
1:  1  3
2:  2  4
3:  3  4
4:  4  5

方法3：微调函数适配两种类型 #

如果允许稍微修改函数，可以让它自动识别输入类型，同时兼容data.frame和data.table：

vsum = \(s) {
  if (is.data.table(s)) {
    rowSums(s[, 1:2])
  } else {
    s[1] + s[2]
  }
}

现在不管传哪种格式，都能输出正确的逐行求和结果：

> vsum(CJ(1:2,2:3))
[1] 3 4 4 5

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohit