`％in％`和`==`之間的區別

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 3.0 

df[df$time == c(0.5, 3), ] 
##  x time 
## 1 1 0.5 
## 7 7 0.5 
## 10 10 3.0

%in%和==這裏有什麼區別？`％in％`和`==`之間的區別

來源

2013-03-12 user1320502

請參閱R' – 2013-03-12 09:56:35

'中的'？'=='和'？'％你可能會對[視頻編號＃033]感興趣（http://www.twotorials.com/） – 2013-03-12 13:24:19

問題是矢量回收。

您的第一行完全符合您的期望。它檢查df$time的哪些元素在c(0.5, 3)中，並返回值爲。

你的第二行更棘手。它實際上相當於

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

看到這一點，讓我們看看如果使用矢量rep(0.5, 10)會發生什麼：

rep(0.5, 10) == c(0.5, 3) 
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE

看看它是如何返回每個奇數值。本質上它與矢量匹配爲c(0.5, 3, 0.5, 3, 0.5...)

您可以通過這種方式操縱矢量來產生不匹配。以矢量：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。你每0.5與3相匹配，反之亦然。

來源

2013-03-12 10:01:52

使用'％in％'除非我比較一個唯一值或者實際上打算使用回收，非常清楚謝謝+ – user1320502 2013-03-12 10:13:36

@ user1320502實際上，即使有一個值，使用％也有一些優點。嘗試'x < - c（1：5，rep（NA，3））; x [x == 3]'並將其與'x [x％in％3]'進行比較。 – 2013-03-13 05:20:12

在

df$time == c(0.5,3)

的c(0.5,3)第一被廣播到的df$time的形狀，即c(0.5,3,0.5,3,0.5,3,0.5,3,0.5,3)。然後將這兩個向量逐個進行比較。

在另一方面，

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

檢查df$time每個元素是否屬於集合{0.5, 3}。

來源

2013-03-12 10:01:36 NPE

`％in％`和`==`之間的區別

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