R - 运算符

R - 运算符

运算符是告诉 R 解释器执行特定数学、关系或逻辑运算的符号。R 拥有一套丰富的内置运算符，对于任何分析都至关重要。

运算符类型

• 算术运算符
• 关系运算符
• 逻辑运算符
• 赋值运算符
• 其他运算符（包括管道运算符）

算术运算符

这些运算符执行标准数学计算。当应用于向量时，运算是按元素级别执行的。

运算符	描述	示例
+	加法	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v + t) # [1] 10.0 8.5 10.0
−	减法	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v - t) # [1] -6.0 2.5 2.0
*	乘法	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v * t) # [1] 16.0 16.5 24.0
/	除法	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v / t) # [1] 0.250000 1.833333 1.500000
%%	求模（除法余数）	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v %% t) # [1] 2.0 2.5 2.0
%/%	整除	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v %/% t) # [1] 0 1 1
^	幂运算	v <- c(2, 5.5, 6) t <- c(8, 3, 4) print(v^t) # [1] 256.000 166.375 1296.000

关系运算符

这些运算符按元素级别比较两个向量，并返回一个逻辑向量（TRUE 或 FALSE）。

运算符	描述	示例
>	大于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v > t) # [1] FALSE TRUE FALSE FALSE
<	小于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v < t) # [1] TRUE FALSE TRUE FALSE
==	等于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v == t) # [1] FALSE FALSE FALSE TRUE
<=	小于或等于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v <= t) # [1] TRUE FALSE TRUE TRUE
>=	大于或等于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v >= t) # [1] FALSE TRUE FALSE TRUE
!=	不等于	v <- c(2, 5.5, 6, 9) t <- c(8, 2.5, 14, 9) print(v != t) # [1] TRUE TRUE TRUE FALSE

逻辑运算符

逻辑运算符作用于逻辑向量。非零数字被视为 TRUE，零被视为 FALSE。元素级别运算（&、|）与短路运算（&&、||）之间存在关键区别。

运算符	描述	示例
&	按元素与运算。比较两个向量的每个元素。	v1 <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE) v2 <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) print(v1 & v2) # [1] TRUE FALSE FALSE FALSE
|	按元素或运算。比较两个向量的每个元素。	v1 <- c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE) v2 <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) print(v1 | v2) # [1] TRUE TRUE TRUE FALSE
!	逻辑非运算。反转向量的每个元素。	v1 <- c(TRUE, FALSE, 0, 6) print(!v1) # [1] FALSE TRUE TRUE FALSE
&&	短路与运算。仅评估每个向量的第一个元素，如果第一个元素是 FALSE 则停止。	v <- c(TRUE, FALSE) t <- c(TRUE, TRUE) print(v && t) # 仅比较 v[1] 和 t[1] # [1] TRUE
||	短路或运算。仅评估每个向量的第一个元素，如果第一个元素是 TRUE 则停止。	v <- c(FALSE, TRUE) t <- c(FALSE, FALSE) print(v || t) # 仅比较 v[1] 和 t[1] # [1] FALSE

赋值运算符

这些运算符用于为变量赋值。R 社区对于使用哪个运算符有很强的惯例。

运算符	描述	最佳实践
<-	左赋值	这是 R 中首选的、地道的赋值运算符。 始终用它来为对象赋值。my_variable <- 10
=	左赋值	可用于赋值，但从风格上讲，在函数调用中设置参数时更倾向于使用它，以避免歧义。mean(x = my_data, na.rm = TRUE)
->	右赋值	将左侧的值赋给右侧的对象。它很少使用，因为它会降低可读性。10 -> my_variable（避免使用）
<<-	全局赋值	将值赋给父环境中的对象。这会使代码非常难以调试，初学者应避免使用。它在函数内部有特定用途，但这些是高级主题。

其他运算符

这些运算符执行专门的任务，从创建序列到转换数据管道。

运算符	描述	示例
:	冒号运算符。创建数字序列。	v <- 2:8 print(v) # [1] 2 3 4 5 6 7 8
%in%	值匹配。检查左向量的元素是否存在于右向量中。	v1 <- c(5, 10, 15) t <- 1:10 print(v1 %in% t) # [1] TRUE TRUE FALSE
%*%	矩阵乘法。执行点积矩阵乘法。	A <- matrix(1:4, nrow = 2) B <- matrix(c(1, 0, 0, 1), nrow = 2) print(A %*% B) # [,1] [,2] # [1,] 1 3 # [2,] 2 4
|>	原生管道运算符。将左侧对象作为右侧函数的第一个参数传递。需要 R 版本 >= 4.1.0。	# 计算正数的均值 my_data <- c(-1, 0, 5, 10, -5) my_data |> subset(x = _, subset = _ > 0) |> mean() # [1] 7.5
%>%	Magrittr 管道运算符。最初的 Tidyverse 管道。比 |> 更强大（例如，带有 . 占位符）。	library(magrittr) # 获取 iris 数据集中两列的相关性 iris %>% subset(Sepal.Length > 5) %>% cor(.$Sepal.Length, .$Petal.Length) # [1] 0.819382