向量R中的结构数

我尝试根据y列中的值对R中的值进行子集，如下所示：

我有这样的数据集“data”：

data <- data.frame(y = c(0,0,2000,1500,20,77,88),
                   a = "bla", b = "bla")

以某种方式循环，以尽可能少的运行时间，而不是直接在公式中硬编码。有什么想法吗

列表应仅包含“！=”操作：

[0, 77]

---

还有“我将回答你原来的问题，因为它更有趣。我希望你不会介意

假设您有要应用于数据的值和运算符：

my.operators <- c("!=","<","!=")
my.values <- c(0,1000,77)

如您所见，我们得到了每个值、运算符对的逻辑向量列表

为了更好地理解这里发生的情况，只考虑每个向量的第一个值：

get("!=")(data$y,0)
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

现在我们可以使用

Reduce

：

Reduce(`&`,lapply(my.values,function(x) data$y!=x))
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

最后，将数据子集：

data[Reduce("&",Map(function(x,y)get(y)(data$y,x),my.values,my.operators)),]
   y   a   b
5 20 bla bla
7 88 bla bla

---

请提供一个示例，特别是通过粘贴

dput

的输出来包含一些示例数据。通常，使用矢量化方法来操作数据，例如

dplyr

或

数据。对于
循环，表
比
快。如果您想要特定的打印输出，您可以编写自己的
print
函数How do您知道要应用于数字向量的运算符吗？例如，如果值为
c（01000,77）
且运算符为
c（“！=”），则“谢谢您的评论。实际上只有一个带有”
get("!=")(data$y,0)
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

Reduce(`&`,lapply(my.values,function(x) data$y!=x))
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

data[Reduce("&",Map(function(x,y)get(y)(data$y,x),my.values,my.operators)),]
   y   a   b
5 20 bla bla
7 88 bla bla