如何减少data.table语法中列名与对象名的重复书写？

当用data.table处理大数据、需要批量修改指定列（比如示例中的x1、x2、x3）时，现有代码存在列名集合重复书写的问题，这里提供两种简洁的解决方案，既保持data.table的高效性，又避免重复代码：

方案1：使用set()函数循环更新 #

data.table的set()是专门为高效原地修改设计的函数，即使循环处理列，在大数据场景下依然保持优异性能，且只需定义一次目标列集合：

library(data.table)
library(stringr)

dt <- data.table(A = c(1, 2, 3), B = c("apple", "pear", "banana"), 
                 x1 = c(2, 4, 6), x2 = c(3, 6, 9), x3 = c(1, 2, 3))

cols_to_modify <- str_subset(names(dt), "^x[0-9]+$")

# 循环用set更新每一列，只需指定一次cols_to_modify
for (col in cols_to_modify) {
  set(dt, j = col, value = as.character(dt[[col]]))
}

方案2：利用.SD的列名简化赋值 #

通过names(.SD)直接获取.SDcols指定的列名，这样赋值左侧无需重复书写列名集合：

# 仅在.SDcols中指定一次cols_to_modify，左侧用names(.SD)指代目标列
dt[, (names(.SD)) := lapply(.SD, as.character), .SDcols = cols_to_modify]

补充说明 #

你提供的Version 2代码存在语法错误（括号位置错误），修正后也依然会有列名逻辑重复的问题，因此不推荐使用。上述两种方案都只需要定义一次cols_to_modify，完美解决重复书写的问题，同时完全适配大数据处理的性能要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者myusername