考虑下面的虚拟示例：我想在循环中对data.table的一系列子集运行一个模型，并且想指定要迭代的确切行作为字符串（使用迭代器i）

library(data.table)

DT <- data.table(X = runif(100), Y = runif(100))

f1 <- function(code) {
  
  for (i in c(20,30,50)) {
    
    eval(parse(text = code))
    
  }
  
}

f1("lm(X ~ Y, data = DT[sample(.N, i)])")

显然，这不会返回任何输出，因为lm()只是在后台执行了3次，实际的用例更加复杂，但这只是理论上的简化。
尽管如此，上面的例子还是很好用的，当函数f1包含在包中，而不是在全局环境中定义时，问题就开始了，如果我没有弄错的话，在这个例子中f1是在包的基env中定义的，那么从全局env调用f1会出现错误：Error in [.data.frame(x, i) : undefined columns selected.R可以正确地访问其基env中的迭代器i和全局env中的迭代器DT，但不能通过data.table方括号内的名称访问列。
我尝试过将envir和enclos参数设置为eval()、baseenv()、globalenv()、parent.frame()，但没有找到一个有效的组合。
例如，设置envir = globalenv()似乎会导致访问DT和i，但不能从lm()内的DT中删除X和Y。设置envir = baseenv()会丢失全局env，并且无法访问DT（envir = baseenv(), enclos = globalenv()不会改变它）。使用envir = list(baseenv(), globalenv())会导致无法访问数据内部的任何内容。我想是table的方括号，错误消息：“[.data.frame（x，i）中的错误：选择了未定义的列”。