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两种方法之间的显着差异是它们在用于提取时返回的对象类,以及它们是否可以接受一系列值,或者在赋值期间只接受一个值。考虑以下列表中的数据提取案例:foo <- list( str='R', vec=c(1,2,3), bool=TRUE )假设我们想从foo中提取bool存储的值并在if()语句中使用它。这将说明它们用于数据提取的返回值[]与[[]]何时之间的差异。该[]方法返回类列表的对象(如果foo是data.frame,则[[]]返回data.frame),而方法返回其类由其值的类型确定的对象。因此,使用该[]方法会导致以下结果:if( foo[ 'bool' ] ){ print("Hi!") }Error in if (foo["bool"]) { : argument is not interpretable as logical
class( foo[ 'bool' ] )[1] "list"这是因为该[]方法返回了一个列表,而一个列表不是有效的对象,而是直接传递给一个if()语句。在这种情况下,我们需要使用,[[]]因为它将返回存储在'bool'中的“裸”对象,该对象将具有适当的类:if( foo[[ 'bool' ]] ){ print("Hi!") }[1] "Hi!"class( foo[[ 'bool' ]] )[1] "logical"第二个区别在于,[]操作员可以用于访问数据帧中列表或列中的一系列时隙,而[[]]操作员仅限于访问单个插槽或列。考虑使用第二个列表进行值赋值的情况bar():bar <- list( mat=matrix(0,nrow=2,ncol=2), rand=rnorm(1) )假设我们想要用bar中包含的数据覆盖foo的最后两个插槽。如果我们尝试使用[[]]运算符,则会发生以下情况:foo[[ 2:3 ]] <- bar
Error in foo[[2:3]] <- bar : more elements supplied than there are to replace这是因为[[]]仅限于访问单个元素。我们需要使用[]:foo[ 2:3 ] <- bar
print( foo )$str[1] "R"$vec [,1] [,2][1,] 0 0[2,] 0 0$bool[1] -0.6291121请注意,虽然赋值成功,但foo中的插槽保留了原始名称。