match() 与 %in% 运算符

match() versus %in% operator

根据我在 ?match()

中阅读的内容

"%in%" <- function(x, table) match(x, table, nomatch = 0) > 0

为什么我使用 match(x, dict[["word"]], 0L)

得到不同的结果
vapply(strsplit(df$text, " "), 
   function(x) sum(dict[["score"]][match(x, dict[["word"]], 0L)]), 1)
#[1]  2 -2  3 -2

与使用 dict[["word"]] %in% x

时的对比
vapply(strsplit(df$text, " "), 
       function(x) sum(dict[["score"]][dict[["word"]] %in% x]), 1)
#[1]  2 -2  1 -1

数据

library(dplyr)
df <- data_frame(text = c("I love pandas", "I hate monkeys", 
                          "pandas pandas pandas", "monkeys monkeys"))
dict <- data_frame(word = c("love", "hate", "pandas", "monkeys"),
                   score = c(1,-1,1,-1))

更新

经过理查德的解释,我现在明白了我最初的误解。 %in%运算符returns一个逻辑向量:

> sapply(strsplit(df$text, " "), function(x) dict[["word"]] %in% x)
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]
[1,]  TRUE FALSE FALSE FALSE
[2,] FALSE  TRUE FALSE FALSE
[3,]  TRUE FALSE  TRUE FALSE
[4,] FALSE  TRUE FALSE  TRUE

match()returns地点号码:

> sapply(strsplit(df$text, " "), function(x) match(x, dict[["word"]], 0L))
[[1]]
[1] 0 1 3

[[2]]
[1] 0 2 4

[[3]]
[1] 3 3 3

[[4]]
[1] 4 4

match() returns 第一个匹配位置的整数向量,如果该位置不是第一个,它将大于 1。

%in% returns 一个逻辑向量,其中匹配 (TRUE) 总是 1(当表示为整数时)。

因此,您计算的总和可能会有所不同。