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％in％和==之間的差異

％in％和==之間的差異

動(dòng)漫人物 2019-10-21 12:42:08
df <- structure(list(x = 1:10, time = c(0.5, 0.5, 1, 2, 3, 0.5, 0.5, 1, 2, 3)), .Names = c("x", "time"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")df[df$time %in% c(0.5, 3), ]##     x time## 1   1  0.5## 2   2  0.5## 5   5  3.0## 6   6  0.5## 7   7  0.5## 10 10  3.0df[df$time == c(0.5, 3), ]##     x time## 1   1  0.5## 7   7  0.5## 10 10  3.0%in%和==這里和有什么不一樣？
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3 回答

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躍然一笑

TA貢獻(xiàn)1826條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

問(wèn)題是向量回收。


您的第一行完全符合您的期望。它檢查什么的元素df$time都在c(0.5, 3)，并返回它們的值。


您的第二行比較棘手。實(shí)際上等于


df[df$time == rep(c(0.5,3), length.out=nrow(df)),]

看到這一點(diǎn)，讓我們看看使用vector會(huì)發(fā)生什么rep(0.5, 10)：


rep(0.5, 10) == c(0.5, 3)

[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

查看它如何返回每個(gè)奇數(shù)值。本質(zhì)上它與向量匹配0.5c(0.5, 3, 0.5, 3, 0.5...)


您可以操縱向量以這種方式不產(chǎn)生匹配項(xiàng)。取向量rep(c(3, 0.5), 5)：


rep(c(3, 0.5), 5) == c(0.5, 3)

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

他們都是假的。您將每0.5匹配3，反之亦然。


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反對(duì) 回復(fù) 2019-10-21
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白豬掌柜的

TA貢獻(xiàn)1893條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊

在


df$time == c(0.5,3)

第c(0.5,3)一個(gè)以的形式廣播df$time，即c(0.5,3,0.5,3,0.5,3,0.5,3,0.5,3)。然后，將兩個(gè)向量逐個(gè)元素進(jìn)行比較。


另一方面，


df$time %in% c(0.5,3)

檢查的每個(gè)元素是否df$time屬于集合{0.5, 3}。


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反對(duì) 回復(fù) 2019-10-21
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莫回?zé)o

TA貢獻(xiàn)1865條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

這是一個(gè)老話題，但是我在任何地方都沒(méi)有看到這個(gè)答案，它可能與某些人有關(guān)。


兩者之間的另一個(gè)區(qū)別是對(duì)NA（丟失值）的處理。


NA == NA

[1] NA

NA %in% c(NA)

[1] TRUE


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反對(duì) 回復(fù) 2019-10-21
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