为什么从Map返回的data.table会被复制？

Question

我了解到data.table在从函数返回时不会被复制。然而，在这种特殊情况下，它确实被复制了。有人可以解释一下为什么吗？

dt1 <- data.table(a=1)
dt2 <- data.table(b=1)
dt3 <- data.table(c=1)

address(dt1); address(dt2); address(dt3)
[1] "000000005E20D990"
[1] "00000000052301E8"
[1] "000000001D622210"

l <- list(a=dt1, b=dt2, c=dt3)
address(l$a); address(l$b); address(l$c)
$[1] "000000005E20D990"
$[1] "00000000052301E8"
$[1] "000000001D622210"

f <- function(dt) {setnames(dt, toupper(names(dt)))}
l <- Map(f, l)
address(l$a); address(l$b); address(l$c)
$[1] "000000001945C7B0"
$[1] "0000000066858738"
$[1] "000000001B021038"

dt1
$   A
$1: 1
dt2
$   B
$1: 1
dt3
$   C
$1: 1

所以是最后一行在进行复制。但以下内容不会复制。

address(dt1)
$[1] "000000005E20D990"
dt4 <- f(dt1)
address(dt4)
$[1] "000000005E20D990"

我错过了什么？

更新 正如大家指出的那样，map或mapply会进行复制。lapply在上面的情况下可以工作，但我的实际代码需要函数中的多个输入。 我的理解是所有apply函数使用相同的代码。 但事实并非如此。

- imsc

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Map是对mapply的封装，我认为复制发生在mapply函数中。 - Roland

在lapply的源代码中，我注意到有这样一行代码：if (MAYBE_REFERENCED(tmp)) tmp = lazy_duplicate(tmp); 而在mapply中则是if (MAYBE_REFERENCED(tmp)) tmp = duplicate(tmp);。这可能是导致问题的原因。由于我不是R内部专家，所以不能确定。 - nicola

如果您在父框架中有可用的对象，那么您可以轻松避免使用Map或mapply。然后使用lapply(seq_along(l), function(i) ...)并使用i迭代器对mapply中使用的对象进行子集化，因此在您的示例中为l[[i]]，可能还有更多，因为mapply循环遍历多个对象。 - jangorecki

如果我将 l <- Map(f, l) 切换为简单的 Map(f, l)，它似乎可以正常工作。你很少需要使用 set* 函数的返回值。 - Frank

你应该重新措辞问题，因为 funcdt<-f(dt1); address(funcdt) 显示相同的地址。换句话说，问题不在函数上，而是在 Map 上。 - Dean MacGregor

Answer 1

正如众所周知的那样，使用Map或mapply会进行复制操作。

- jangorecki