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假设我有一个具有 3 个级别 A1、A2、A3 和 NA 的因子 A。每个出现 10 个案例,所以总共有 40 个案例。如果我做
subset1 <- df[df$A=="A1",]
dim(subset1) # 20, i.e., 10 for A1 and 10 for NA's
summary(subset1$A) # both A1 and NA have non-zero counts
subset2 <- df[df$A %in% c("A1"),]
dim(subset2) # 10, as expected
summary(subset2$A) # only A1 has non-zero count
%in%
对于因素,始终包括
!is.na
什么时候使用相等?谢谢!
最佳答案
是的,返回类型是 ==
和 %in%
与 NA
不同因为如何"%in%"
被定义为...
# Data...
x <- c("A",NA,"A")
# When NA is encountered NA is returned
# Philosophically correct - who knows if the
# missing value at NA is equal to "A"?!
x=="A"
#[1] TRUE NA TRUE
x[x=="A"]
#[1] "A" NA "A"
# When NA is encountered by %in%, FALSE is returned, rather than NA
x %in% "A"
#[1] TRUE FALSE TRUE
x[ x %in% "A" ]
#[1] "A" "A"
%in%
是
match
的别名, 定义为
"%in%" <- function(x, table) match(x, table, nomatch = 0) > 0
match
的标准定义你会看到它的行为方式与
==
相同
"%in2%" <- function(x,table) match(x, table, nomatch = NA_integer_) > 0
x %in2% "A"
#[1] TRUE NA TRUE
关于r - 当使用相等 (==) 的因子对行进行子集化时,还包括 NA。 %in% 不会发生这种情况。正常吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24040758/
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