数据集[，'；列'；]和R中的数据集$column之间有什么区别？

如果我想在R中列出数据集中一列的所有行，我可以通过以下两种方式完成：

> dataset[,'column'] 
> dataset$column

---

看来这两个都给了我相同的结果。区别是什么？

在实践中，只要数据集是一个数据帧，差别不大。主要区别在于

dataset[，“column”]

公式接受变量参数，如

j在实践中，只要
dataset
是一个数据框架，就不会太多。主要区别在于
dataset[，“column”]
公式接受变量参数，如
j使用“str”命令查看区别：

> mydf
  user_id Gender Age
1       1      F  13
2       2      M  17
3       3      F  13
4       4      F  12
5       5      F  14
6       6      M  16
> 
> str(mydf)
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ user_id: int  1 2 3 4 5 6
 $ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 2 1 1 1 2
 $ Age    : int  13 17 13 12 14 16
> 
> str(mydf[1])
'data.frame':   6 obs. of  1 variable:
 $ user_id: int  1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[,1])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[,'user_id'])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6

> str(mydf$user_id)
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[[1]])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[['user_id']])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6

mydf[1]是一个数据帧，而mydf[，1]，mydf[，'user_id']，mydf$user_id，mydf[[1]]，mydf['user_id']是向量。
使用'str'命令查看差异：

> mydf
  user_id Gender Age
1       1      F  13
2       2      M  17
3       3      F  13
4       4      F  12
5       5      F  14
6       6      M  16
> 
> str(mydf)
'data.frame':   6 obs. of  3 variables:
 $ user_id: int  1 2 3 4 5 6
 $ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 2 1 1 1 2
 $ Age    : int  13 17 13 12 14 16
> 
> str(mydf[1])
'data.frame':   6 obs. of  1 variable:
 $ user_id: int  1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[,1])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[,'user_id'])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6

> str(mydf$user_id)
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[[1]])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6
> 
> str(mydf[['user_id']])
 int [1:6] 1 2 3 4 5 6

mydf[1]是一个数据帧，而mydf[，1]，mydf[，'user_id']，mydf$user_id，mydf[[1]]，mydf['user_id']是向量。
看一看，看一看，这不是唯一的区别。不要忘记，
$
方法允许部分名称匹配。因此，可以（但不应该）执行
dataset$col
并获取
dataset$column
的值。这可能会给粗心的人带来问题。事实上，我确实忘记了，制表符完成和对部分匹配的健康不信任是什么原因。
[[
支持部分匹配，例如：
dat@thelatemail更多我不知道的事情。editedohh，这就是
exact
在列表索引中所做的？！我从来没有真正花时间去了解它，但我知道它就在那里。呜呜！对于latemail！这不是唯一的区别。别忘了
$
方法允许部分名称matc因此，我们可以（但不应该）做
dataset$col
并获取
dataset$column
的值。这可能会给不小心的人带来问题。实际上，我确实忘记了，制表符完成和对部分匹配的不信任[[
支持部分匹配，例如：
dat@thelatemail更多我不知道的事情。编辑啊哈，这就是
exact
在列表索引中所做的？！我从来没有真正花时间去了解它，但我知道它就在那里。呜呜！对于latemail！如果你想获得
data.frame
，你可以使用
drop=FALSE
和其中的两个>返回。如果您想获得一个
data.frame
返回，可以将
drop=FALSE
与其中的两个一起使用。