В R какая разница между [[X]] и [, X] при выборе векторов

Question

library(tidyverse)
df0 <- data.frame(col1 = c(5, 2), col2 = c(6, 4))
df1 <- data.frame(col1 = c(5, 2), 
                  col2 = c(6, 4),
                  col3 = ifelse(apply(df0[, 1:2], 1, sum) > 10 & 
                                  df0[, 2] > 5, 
                                "True",
                                "False"))
df2 <- as_tibble(df1)

У меня есть мой фрейм данных df1 выше. Я в основном "скопировал" это как tibble df2. Давайте подражаем анализу для этого df1 фрейма данных и df2 tibble.

identical(df1[[2]], df1[, 2])
# [1] TRUE
identical(df2[[2]], df2[, 2])
# [1] FALSE

Поскольку df1 и df2 по сути являются "одинаковыми", почему я получаю дихотомию TRUE / FALSE в моем кодовом блоке выше. Что такое свойство tibble(), которое изменилось?

Тот же вопрос задавался по-другому - в чем разница между [[X]] и [, X] применительно к базе R, а также при использовании в тидиверсе?

Answer 1

Поскольку все списки являются векторами, мы можем думать об этом с точки зрения подмножества списков.Возьмем для примера:

L <- list(A = c(1, 2), B = c(1, 4))
L[[2]]

Это Extract s второй элемент списка.Экстраполируйте это на:

df1[[2]] 

Мы получаем тот же результат, что и df1[, 2], следовательно, identical(df1[[2]], df1[, 2]) возвращает TRUE.Вторая часть связана со структурой tibble, то есть:

typeof(as_tibble(df1)[[2]])
[1] "double"
typeof(as_tibble(df1[, 2]))
[1] "list"

Вторая - list, а first - вектор, следовательно, identical возвращает FALSE.

Объекты класса tbl_df имеют: (из документов)

Атрибут класса c("tbl_df", "tbl", "data.frame").

Базовый тип «списка»,где каждый элемент списка имеет одинаковый NROW ().

Атрибут имен, который представляет собой вектор символов той же длины, что и базовый список.

Атрибут row.names,включен для совместимости с базовым классом data.frame.Этот атрибут используется только для запроса количества строк, любые имена строк, которые могут там храниться, игнорируются большинством методов tibble.