使用带有 $ 的逻辑向量对数据帧进行子集化

我无法理解使用原因 and behavior of the $子集 a 中的符号data.frame下面的例子是在我正在参加的初学者课程中提出的（不是现场教授，所以不能在那里询问）：

temp_mat <- matrix(1:9, nrow=3)
colnames(temp_mat) <- c('a', 'b', 'c')
temp_df <- data.frame(temp_mat)

Calling temp_df显然输出：

  a b c
1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9

课程中给出的例子是：

temp_df[temp_df$c < 10]

哪个输出：

  a b c
1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9

使用原因问题：课程表明$用于部分匹配，并且x$y是一个完全替代x[["y", exact=FALSE]]。为什么我们要在这里使用部分匹配运算符？我们使用它是因为我们确信在我们的temp_df没有其他类似于“c”的列可能会被误选吗？此外，如何衡量部分匹配？至少有 % 的字符匹配之类的？看来有一个getElement如果使用具有未知或相似列名称的数据集（例如家庭电话与手机，这些会被视为有效的部分匹配吗？）

行为问题：看来上面的例子temp_df[temp_df$c < 10]意思是“返回 temp_df 中 c 列小于 10 的元素子集”，并且由于所有 c 列元素都满足条件，因此返回整个数据帧。我的解释显然是错误的，因为temp_df[temp_df$c < 9]返回：

  a b
1 1 4
2 2 5
3 3 6

虽然c列中的第1行和第2行元素确实满足小于9的标准，但整列被省略。然后我的问题变成双重的：那个逻辑向量实际上在说什么/在做什么？我将如何编写对“从 temp_df 返回元素子集（其中列 c 小于 9）”的解释并让它返回：

  a b c
1 1 4 7
2 2 5 8

因为在我看来，元素 1 和 2（第 1 行和第 2 行）满足该标准，因为它们的列 c 值小于 9，因此应该返回。

尝试分步骤分解操作。

temp_df$c < 9

给出一个向量如下：

[1]  TRUE  TRUE FALSE

当您按照所示方式传递该向量时：temp_df[c(TRUE, TRUE, FALSE)]具有对列进行操作的效果。

想想一个data.frame作为列表，以列名作为键，以列内容作为向量值。该操作保留 TRUE 键（即列）并删除 FALSE。

逗号用于将向量标记为行索引。保留前两行并删除最后一行。因此，temp_df[c(TRUE, TRUE, FALSE), ] gives:

  a b c
1 1 4 7
2 2 5 8