我的数据框包含以下格式:
manufacturers pricegroup leads
harley <2500 #
honda <5000 #
... ... ..
我使用聚合函数以下列方式提取数据:
aggregate( leads ~ manufacturer + pricegroup, data=leaddata,
FUN=sum, subset=(manufacturer==c("honda","harley")))
我注意到这并没有返回正确的总数。我添加到子集组的制造商越多,每个制造商的数量越来越少。但是,如果我使用:
aggregate( leads ~ manufacturer + pricegroup, data=leaddata,
FUN=sum, subset=(manufacturer=="honda" | manufacturer=="harley"))
返回正确的数字。对于我的生活,我无法弄清楚为什么。我只会使用OR运算符,除了我将动态传递制造商列表。有关为什么第一个构造不起作用的任何想法?更好,有关如何使其工作的任何想法?谢谢!
答案 0 :(得分:4)
问题是==
在“honda”和“harley”的值之间交替,并与“制造商”变量的相关位置的值进行比较。另一方面,%in%
(由MrFlick建议)和|
检查整个“制造商”变量,然后决定要标记哪些值。
==
会将值回收到比较的长度。
通过示例可能更容易看到:
set.seed(1)
v1 <- sample(letters[1:5], 10, TRUE)
v2 <- c("a", "b") ## Will be recycled to rep(c("a", "b"), 5) when comparing with v1
data.frame(v1, v2,
`==` = v1 == v2,
`%in%` = v1 %in% v2,
`|` = v1 == "a" | v1 == "b",
check.names = FALSE)
# v1 v2 == %in% |
# 1 b a FALSE TRUE TRUE
# 2 b b TRUE TRUE TRUE
# 3 c a FALSE FALSE FALSE
# 4 e b FALSE FALSE FALSE
# 5 b a FALSE TRUE TRUE
# 6 e b FALSE FALSE FALSE
# 7 e a FALSE FALSE FALSE
# 8 d b FALSE FALSE FALSE
# 9 d a FALSE FALSE FALSE
# 10 a b FALSE TRUE TRUE
请注意,在==
列中,唯一的TRUE
值是“v1”,而“v2”的回收值是相同的。