R语言中的函数10：“[“, $，@, [[]]和[..., drop=FALSE]

介绍

“[“, $和@都可以根据索引取值，但是它们使用范围不一样。
"["是按索引取值，或者名称取值，返回结果不改变数据类型；
$经常用于list和data.frame中，以及S3对象中，采用模糊配合的模式从对象中取值；
[[]]也是根据索引或者名称取值，和$使用的对象一样，X[[‘a’,exact=FALSE]]和X$a是等价的。
@是针对S4对象进行取值的。

"["用法

"["(x,n)

参数介绍：
x: 具有索引值的对象，如vector,list
n: 是一个整数或者字符串

h=data.frame(abc=c(5,6))

'['(h,'abc')
#    abc
# 1   5
# 2   6

'['(h,1)
#    abc
# 1   5
# 2   6

$和[[]]的用法

x <- list(abc = 1)
x$a
# [1] 1

h=data.frame(abc=c(5,6))
h$a
# [1] 5 6

h[['a',exact=FALSE]]
# [1] 5 

注意从大数据的计算效率来看，[[]]的运算效率更高、

@的用法

library(ROCR)
data(ROCR.simple)
pred <- prediction( ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
performance(pred,'auc')@y.values
# [[1]]
# [1] 0.8341875

[…, drop]的用法

[…, drop]是一种用于取子集的语法。默认情况下，当您从矩阵或数据框中选择单个行或列时，R 会将结果简化为向量。但是，参数drop=FALSE时，就会将一行或一列保持矩阵结构。

# 创建一个示例矩阵  
mat <- matrix(1:12, nrow = 4, ncol = 3)  
print(mat)  
# [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    5    9
# [2,]    2    6   10
# [3,]    3    7   11
# [4,]    4    8   12

# 选择第二行，使用 drop = FALSE  
result <- mat[2, , drop = FALSE]  
print(result)
# [,1] [,2] [,3]
# [1,]    2    6   10

result <- mat[2, , drop = TRUE]
print(result)
# [1]  2  6 10
#此时结果为向量不是矩阵了。