R语言data.table列名存为字符向量时如何用cbind()计算行均值

完全可以实现，这是data.table处理动态列选择的标准场景，不需要逐列手写列名。

常用实现方式 #

• 推荐写法（适配data.table语法习惯）
  利用.SDcols参数直接接收预存的列名向量，无需额外拼接操作：
  DT[, meanYZ := rowMeans(.SD), .SDcols = colN]
  这里.SDcols会自动匹配colN里存的列名，把对应列的数据子集传入表达式内的.SD对象，rowMeans直接对这个子集计算行均值，结果自动赋值给新增的meanYZ列。后续不管你调整colN里的列名、增减列数，核心计算代码都不需要修改。如果计算时需要跳过缺失值，只要给rowMeans补上对应参数即可：
  DT[, meanYZ := rowMeans(.SD, na.rm = TRUE), .SDcols = colN]
• 兼容传统cbind逻辑的写法
  如果你习惯之前cbind拼矩阵的计算逻辑，只要把取列的部分替换成动态索引即可，不需要逐列写列名：
  • 用data.table的..前缀引用外层存列名的向量：
    DT[, meanYZ := rowMeans(cbind(.SD)), .SDcols = colN]
    或者
    DT[, meanYZ := rowMeans(cbind(DT[, ..colN]))]
    这里的..是data.table专门设计的语法，用来明确告诉解析器：colN是当前环境里预先定义的、存储列名的字符向量，不是当前数据表内部的列名。

常见踩坑提示 #

你尝试的rowMeans(cbind(colN))无法正常运行，核心原因是直接把字符向量传入cbind时，向量里的'y'、'z'会被当成拼接的文本内容，根本无法映射到表内对应列的实际数值。必须通过data.table的列索引机制，完成字符列名到对应实际数据的转换才能正常计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nthobservation