写在前面
本期依然由村长为大家供稿，只为填上一期最后挖的坑，话不多说进入正题。
问题提出
在上一期中，还记得我们留下的那个彩蛋吗？我们在对多列标准进行筛选时，在之前我们还进行了一步非常重要的提取，也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段，而后生成一系列变量，这些变量的观测值只可能存在三种情况：醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
经过这样的处理我们才能进行上一期公众号所讲述的下一步：以多列标准进行筛选的操作。
我们先将这段代码放上来：
clinic <- clinic[, str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct") := lapply(.SD[, 2:23], str_match, "继发性醛固酮|醛固酮")]
再来看看运行结果：
上述结果可以看出，我们重新生成了很多被处理过的变量，都带有后缀_xtrct，下面让村长对这一行代码进行详细解析。
:=
右边
关于 ':= lapply' 的用法，在这里小编不再赘述，如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号：用data.table语句批量处理变量。
在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。代码如下：
lapply(.SD[, 2:23], str_match, "继发性醛固酮|醛固酮")
:=
左边
我们可以再回顾一下，上文链接中用data.table语句批量处理变量的推送中所提到的 ‘:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。
那么对于一个字符格式向量的处理，最好的选择就是stringr这个包，在这里我们为需要提取一部分字段的变量，运用str_c这个函数，对每一个变量名加入了后缀_xtrct，从而生成一系列新的变量名，也即是我们上文中生成的那个数据集。
str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct")
最后我们把 ':=' 左右两边的代码组合在一起，放入data.table语句的j中就是我们在一开始所讲述的代码。
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我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。
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