[] 和 $ 之间逻辑语句的差异

我正在处理一个数据框（'df_temp'），其中包含两列客户 ID（'Custid'）和收入（'Income'）：

  Custid    Income
  <fctr>     <dbl>
1   1003  29761.20
2   1004  98249.55
3   1006  23505.30
4   1007  72959.25
5   1009 114973.95
6   1010  25038.30

在检查收入是否为数字时，我面临以下问题：

使用 $ 引用 Income，返回 TRUE：

> is.numeric(df_temp$Income)
[1] TRUE

使用 [2] 或 [which(...)] 引用 Income，返回 FALSE：

> i <- which(names(df_temp)=='Income')
> is.numeric(df_temp[,i])
[1] FALSE
> is.numeric(df_temp[,2])
[1] FALSE

当尝试使用 [] 将此向量设置为数值时，我遇到了另一个问题：

> df_temp[,2] <- as.numeric(df_temp[,2])

Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'

我一直认为在引用数据框中的向量时 $ 和 [] 具有相同的用途。

有人可以帮助我理解问题并使用 [] 表达式将此向量转换为数值吗？

您没有使用 data.frame。您正在使用“tbl_df”。使用以下方法对 tbl_df 进行子集化$返回一个向量。使用以下方法对 tbl_df 进行子集化[返回一个 tbl_df，并且 tbl_df 不是数值向量，所以is.numeric回报FALSE.

tbl_df 做的一件事是使用drop = FALSE打电话时[。但它更进一步，主动阻止您设置drop = TRUE:

x <- tbl_df(mtcars)
is.numeric(x[,"cyl",drop=TRUE])
# [1] FALSE
Warning messages:
1: drop ignored 

所以，你不能使用[以您想要的方式使用 tbl_df 。你必须使用$ or [[提取向量。

is.numeric(x$cyl)
# [1] TRUE
is.numeric(x[["cyl"]])
# [1] TRUE