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R中向量的子集（）

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我已经根据 subset() 编写了以下函数，我发现它很方便：

ss <- function (x, subset, ...) 
{
    r <- eval(substitute(subset), data.frame(.=x), parent.frame())
    if (!is.logical(r)) 
        stop("'subset' must be logical")
    x[r & !is.na(r)]
}

所以，我可以写：

ss(myDataFrame$MyVariableName, 500 < . & . < 1500)

代替

myDataFrame$MyVariableName[ 500 < myDataFrame$MyVariableName 
                                & myDataFrame$MyVariableName < 1500]

这似乎是其他人可能已经开发出的解决方案 - 包括我可能错过的核心R中的内容 . 那里有什么东西吗？

r subset

2 回答

  • 2

    我意识到Ken提供的解决方案比仅选择范围内的项目更通用（因为它应该适用于任何逻辑表达式）但这确实提醒我Greg Snow在他的Teaching Demos包中有比较中缀运算符：

    library(TeachingDemos)
x0 <- rnorm(100)
x0[ 0 %<% x0 %<% 1.5 ]
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  • 4

    谢谢分享肯 .

    你可以使用：

    x <- myDataFrame$MyVariableName; x[x > 100 & x < 180]

    您可能需要更少的输入，但如果您共享代码，则代码不太通用 . 我有一些节省时间的功能，但我们谨慎使用它们，因为它们可能会减慢您的代码速度（额外的步骤），并且当您与其他人共享文件时，还需要包含该功能的代码 .

    Compare writing length. Almost the same length:

    ss(mtcars$hp, 100 < . & . < 180)
x <- mtcars$hp; x[x > 100 & x < 180]

    Compare time on 1000 replications.

    library(rbenchmark)
benchmark(
       tyler = x[x > 100 & x < 180],
       ken = ss(mtcars$hp, 100 <. & . < 180),
 replications=1000)

   test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2   ken         1000    0.56 18.66667      0.36     0.03         NA        NA
1 tyler         1000    0.03  1.00000      0.03     0.00         NA        NA

    所以我想这取决于你是否需要速度和/或稳定性与方便性 . 如果它仅适用于小型数据集，我会说它很有 Value .

    EDIT: NEW BENCHMARKING

    > benchmark(
+     tyler = {x <- mtcars$hp; x[x > 100 & x < 180]}, 
+     ken = ss(mtcars$hp, 100 <. & . < 180), 
+     ken2 = ss2(mtcars$hp, 100 <. & . < 180),
+     joran = with(mtcars,hp[hp>100 & hp< 180 ]), 
+  replications=10000)

   test replications elapsed  relative user.self sys.self user.child sys.child
4 joran        10000    0.83  2.677419      0.69     0.00         NA        NA
2   ken        10000    3.79 12.225806      3.45     0.02         NA        NA
3  ken2        10000    0.67  2.161290      0.35     0.00         NA        NA
1 tyler        10000    0.31  1.000000      0.20     0.00         NA        NA
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