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本教程将介绍如何创建一个逻辑向量，该向量表示数值向量 x 中的每个元素是否至少落在由另一个数据集定义的一个或多个区间内。
一些术语
- 向量 是 R 中存储同类型数据的一维数组。
- 数据框 (
data.frame) 用于存放表格型数据的数据结构，其中每列可以是不同的数据类型。 - 逻辑向量 包含
TRUE和FALSE值的向量，常用来表示条件满足与否。
假设我们有以下数据：
x是一个从 1 到 10 的整数序列。df是一个数据框，包含两个列：start表示区间的起始点，stop表示区间的结束点。
x <- 1:10
df <- data.frame(start = c(0, 4.5, 6), stop = c(1, 5.5, 8.5))方法一：使用循环
这是一种直观但效率较低的方法。它通过遍历所有区间并更新逻辑向量 z 来工作。
z <- rep(FALSE, length(x))
for(i in 1:nrow(df)){
z <- z | (df$start[i] <= x & x <= df$stop[i])
}
# 显示符合条件的 x 的值
x[z]方法二：使用向量化操作
利用 outer 函数，我们可以更高效地执行同样的任务，因为它避免了显式的循环。
library(data.table) # 确保安装了 data.table 包
x[x %inrange% df]上述代码中，%inrange% 是 data.table 提供的一个函数。
总结一下
当我们需要检查大量数值是否落在少数几个区间内时，推荐使用 data.table 的 %inrange% 方法，既简洁又高效。对于较小的数据集，倒无所谓，上述任何一种方法都是 OK 的。