在R中传递空索引

假设我想将向量

a

子集，我可以将索引值传递给变量中的子集，例如

a[idx]

我应该设置什么值来获得整个

a

（即

a[]

）的等价值

---

基本上，我有一个以

idx

为参数的函数，希望传递一个值来处理整个数据集。我假设应该有比

1:length（a）

更好的方法。你可以使用一个小技巧：将

idx

设置为

TRUE

---

a[TRUE]

由@ahmohamed给出的答案是正确的，并且是解决这个问题的一种非常简洁的方法。如果您使用的是大型数据集，那么让我来说明循环使用逻辑向量和使用数字索引的性能差异：

a <- sample(1e6, 1e7, TRUE)
library(microbenchmark)
microbenchmark(a[TRUE], a[seq_along(a)])

#Unit: milliseconds
#            expr       min        lq    median       uq       max neval
#         a[TRUE] 238.10089 254.63311 261.03451 287.7352 1163.8499   100
# a[seq_along(a)]  64.49373  95.48278  98.00964 142.4811  709.2872   100

---

a允许子集中的索引参数“缺失”（请参见
？“[”
）：

是的，向量循环在这种情况下很方便。基本上，你最终得到的是相当于
a[rep（TRUE，length（a））]
你不需要任何关于
a
的信息，也就是它的长度。R会处理它！这太棒了！花了一个小时来搜索它。谢谢，我理解缺失部分。我不知道如何设置
i
，当
i
已经有一个先验值时，它会反映为缺失。我尝试将其设置为“NULL”或者“NA”或“integer（0）”，但它不起作用。另外，值得注意的是，你的微基准结果显示的
TRUE
和
seq\u之间的差异并没有@docendo discimus显示的那么大。我想知道区别是什么。@Ricky：请参阅更新的帖子，其中包含
substitute（）
假装丢失。至于
TRUE
和
seq_
，我仍然没有发现像@docendo一样的速度差异，尽管这次比较相似。这很有趣，谢谢！如果你没有发布这篇文章，我会使用
TRUE
！
ff1 = function(x, i) x[i] 
ff2 = function(x, i = TRUE) x[i] 
ff3 = function(x, i = seq_along(x)) x[i]
ff4 = function(x, i = substitute()) x[i]

a = sample(10)
a
# [1]  3  8  2  6  9  7  5  1  4 10
ff1(a)
# [1]  3  8  2  6  9  7  5  1  4 10
ff2(a)
# [1]  3  8  2  6  9  7  5  1  4 10
ff3(a)
# [1]  3  8  2  6  9  7  5  1  4 10
ff4(a)
# [1]  3  8  2  6  9  7  5  1  4 10


a = runif(1e6)
identical(ff1(a), ff2(a))
#[1] TRUE
identical(ff1(a), ff3(a))
#[1] TRUE
identical(ff1(a), ff4(a))
#[1] TRUE
microbenchmark::microbenchmark(ff1(a), ff2(a), ff3(a), ff4(a), times = 25)
#Unit: milliseconds
#   expr       min        lq    median        uq       max neval
# ff1(a)  2.026772  2.131173  2.207037  2.930885  3.789409    25
# ff2(a) 12.091727 12.151931 12.318625 12.740057 16.829445    25
# ff3(a)  8.930464  9.104118  9.454557  9.643175 13.131213    25
# ff4(a)  2.024684  2.090108  2.156577  2.289166  3.496391    25