R 匹配运算符行为异常

所以我有一个数据框：

BMI<-c(18,25.2,31.5,19.6,11.1,25.2)
AGE<-c(21,35,45,60,99,21)
df<-data_frame(BMI,AGE)

---

BMI操作符%

中的

%是
match
的包装。它不查看值的范围，而是尝试在向量中查找值的匹配项。它们不必是数字。例如：

库（tidyverse）
信件[1:6]
#>[1]“a”“b”“c”“d”“e”“f”
“e”%以%字母[1:6]表示
#>[1]是的

如果您有
18:29
，您将创建一个整数向量，然后在该向量中查找BMI值的匹配项。这就是为什么BMI=18会得到
TRUE
，因为确切的数字在该向量中，但25.2不在该向量中，所以它返回
FALSE

如果打印出要测试的向量，则更容易查看：

30:50
#>  [1] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
30:50时为35%
#>[1]是的
18:29
#>  [1] 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
25.2%为18:29
#>[1]错误

既然你想知道一个值是否在两个数之间的连续范围内，你可以使用不等式：

df%>%
变异（中等=（体重指数>=18&BMI#不稳定指数：6 x 3
#>体重指数年龄中等
#>      
#>1 18 21正确
#>2 25.2 35正确
#>3 31.5 45错误
#>4 19.6 60正确
#>5 11.1 99错误
#>6 25.2 21正确

或
dplyr:：between
，它是上述不等式的简写，包括其端点

df%>%
突变（中等=介于（BMI，18，29）之间）
#>#tibble:6 x 3
#>体重指数年龄中等
#>      
#>1 18 21正确
#>2 25.2 35正确
#>3 31.5 45错误
#>4 19.6 60正确
#>5 11.1 99错误
#>6 25.2 21正确

还值得注意的是，如果您只是试图返回一个逻辑值，您可以跳过
ifelse
，因为这些检查方法中的任何一种都将返回一个逻辑值。
可能使用
between
？（
dplyr
包）BMI是数字浮点pooint ad
18:29
给出整数值，它正在检查这些值是否完全匹配，但事实并非如此
df<-df%>%mutate(MediumAge=if_else(AGE%in%30:50,TRUE,FALSE))

df<-df%>%mutate(Medium=if_else(BMI%in%18:29,TRUE,FALSE))