今天有個任務,要計算成績落在所有成績的均值加減標準差內的成績佔所有成績的比重,於是首先算出均值和標準差(就這我還踩了好久的坑,太菜了太菜了):
# grade是dataframe型別的
sd_grade <
- sd(
as.numeric(unlist(
list
(grade)))
)mean_grade <
- mean(
as.numeric(unlist(
list
(grade)))
)
然後就可以開心地算比重liao:
grade[
(grade>mean_grade-sd_grade)&&
(grade
]
哎,等等執行這一句之後的結果怎麼還會是grade呢,我首先懷疑是優先順序之類的問題,於是嚴謹得加了一重又一重的括號,然而並沒有什麼用,在進一步展開之前,可以先看一下grade的具體內容。
此時我們換個比較方式再試一次:
grade[
(grade>80)
&&(grade<90)
]
發現了嗎,第二次與第一次有何區別,為什麼第一次全部被選中了,而第二次卻獲得了空的資料框——第一次時,資料框的第乙個元素是符合篩選條件的,而第二次卻不符合,這恰恰反映了&&與&的重要區別,在面對乙個向量時,&&只會考慮向量的第乙個元素,而其他元素就直接搬來第一次比較的結果。
所以,只要換成&,就平安無事了。最後再補乙個坑,這樣篩選出來的資料型別並不是原來的dataframe,因此計算比率要這樣子:
fac <
- length(grade[
(grade>mean_grade-sd_grade)
&(grade
/nrow(grade)
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