为何手动指定列索引可正常子集化，用变量替代却异常？

你遇到的异常核心原因是列索引的类型差异导致data.table解析行为变化：

• 手动写的3是R的**整数型（integer）数值，而通过as.double(which(...))得到的index是浮点型（double）**数值（比如3.0）。
• 当你组合c(1, index)时，整个向量会被强制转换成浮点型（c(1.0, 3.0)）。在data.table的列索引规则中，浮点型数值会被尝试匹配列名（而非列位置）——你的数据集里显然没有名为"1.0"或"3.0"的列，最终只有整数1对应的列被正确识别（因为data.table会自动将整数型索引解析为列位置），导致返回结果仅包含第一列的第一行，也就是你看到的数值1。

验证与修复方法 #

1. 验证索引类型：在函数中添加打印语句，确认index的类型和值：

   best_hospital <- function(x, y) {
     statesub <- outcomes3[State == x]
     sorted <- statesub[order(statesub, get(y)), ]
     index <- as.double(which(names(outcomes3) == y))
     print(class(index))  # 会输出"numeric"（即double）
     print(c(1, index))   # 会输出c(1.0, 3.0)
     head(sorted[ ,c(1,index), drop = FALSE],1)
   }
   

2. 修复方法：将index转换为整数型，保持和手动输入的3类型一致：

   best_hospital <- function(x, y) {
     statesub <- outcomes3[State == x]
     sorted <- statesub[order(get(y), statesub[[1]]), ]  # 修正排序逻辑，按目标列+医院名排序
     index <- as.integer(which(names(outcomes3) == y))  # 转成整数型
     head(sorted[ ,c(1,index), drop = FALSE],1)
   }
   

另外，你原代码中的order(statesub, get(y))排序逻辑有问题——它会先按整个数据集的行向量排序，再按目标列排序，这不是你想要的行为，改成order(get(y), statesub[[1]])可以实现按目标死亡率列升序、医院名称升序排序的预期效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BPMData