当dataframe包含日期格式时，为什么按列应用sum和colSums不同？

在下面的例子中，为什么A不等于B？问题与日期列有关，因为AA=BB，但我不明白为什么

library(lubridate)
MM=data.frame(ID=1:3,Date=ymd(c("2019-11-07","2019-11-07","2019-11-13")),X=c(-1,1,1),Y=c(1,-1,-1))
A=apply(MM,2,function(x) sum(x>0))
B=colSums(MM>0)
A
# ID Date    X    Y
# 3    3    0    0 
B
# ID Date    X    Y 
# 3    3    2    1
AA=apply(MM[,-2],2,function(x) sum(x>0))
BB=colSums(MM[,-2]>0)
AA
# ID  X  Y 
# 3  2  1 
BB
# ID  X  Y 
# 3  2  1 

---

R版本4.0.3（2020-10-10）

这是因为

apply

，在将函数应用于每列之前，首先将data.frame转换为矩阵

因此：

> as.matrix(MM)

     ID  Date         X    Y   
[1,] "1" "2019-11-07" "-1" " 1"
[2,] "2" "2019-11-07" " 1" "-1"
[3,] "3" "2019-11-13" " 1" "-1"

一切都转化为性格

具体而言，您可以看到：

> " 1" > 0
[1] FALSE
> "1" > 0
[1] TRUE

这是因为0已转换为字符

“0”按字母顺序出现在“1”之前，因为字符0与空白字符比较，而不是字符“1”。

字符串的顺序由一个字符一个字符的比较决定。 （这与

“10”>“9”

为

FALSE

的原因相同，因为

1

按字母顺序在

9

之前）

因此：

> as.matrix(MM)>0
       ID Date     X     Y
[1,] TRUE TRUE FALSE FALSE
[2,] TRUE TRUE FALSE FALSE
[3,] TRUE TRUE FALSE FALSE

colSums

不会这样做

---

如果执行以下操作，则可以获得与使用

colSums

相同的结果：

> apply(MM>0, 2, sum)
  ID Date    X    Y 
   3    3    2    1 

---

相比之下，

MM>0

处理

Date

对象下面的整数值。

sapply

也不这样做，因此

sapply（MM，函数（x）和（x>0））

按预期工作。并且所有内容都强制到字符矩阵（而不是“日期-时间”）。@Roland，感谢您的有用评论（向上投票！）Ok！谢谢但是，

as.matrix（MM）[1]>0中测试的是什么？为什么
“1”>0
返回TRUE而
“1”>0
不返回TRUE？
> apply(MM>0, 2, sum)
  ID Date    X    Y 
   3    3    2    1