假设我有一个向量 y，我想检查 y 中的每个元素是否为整数，如果不是，则停止并显示错误消息。我试过is.integer(y)，但它不起作用。
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最简单（也是最快！）的事情可能是这样的：
stopifnot( all(y == floor(y)) )
...所以尝试一下：
y <- c(3,4,9)
stopifnot( all(y == floor(y)) ) # OK
y <- c(3,4.01,9)
stopifnot( all(y == floor(y)) ) # ERROR!
如果您想要更好的错误消息：
y <- c(3, 9, NaN)
if (!isTRUE(all(y == floor(y)))) stop("'y' must only contain integer values")
于 2012-04-11T21:40:16.150 回答
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你可以这样做：
y <- c(3,3.1,1,2.3)
(y - floor(y)) == 0
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE
或者
(y - round(y)) == 0
如果你想要一个TRUE或FALSE整个东西，把它放进去all()，例如：
all((y - round(y)) == 0)
[1] FALSE
于 2012-04-11T21:09:37.113 回答
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这是另一种方式（使用与贾斯汀相同的技巧，将每个数字与强制转换为“整数”类型的数字进行比较）：
R> v1 = c(1,2,3)
R> v2 = c(1,2,3.5)
R> sapply(v1, function(i) i == as.integer(i))
[1] TRUE TRUE TRUE
R> sapply(v2, function(i) i == as.integer(i))
[1] TRUE TRUE FALSE
进行测试：
R> all(sapply(v2, function(i) i == as.integer(i)))
[1] FALSE
于 2012-04-11T21:15:13.483 回答
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不知道蒂姆的方式或这个方式哪个更快，但是：
> x <- 1:5
> y <- c(x, 2.0)
> z <- c(y, 4.5)
> all.equal(x, as.integer(x))
[1] TRUE
> all.equal(y, as.integer(y))
[1] TRUE
> all.equal(z, as.integer(z))
[1] "Mean relative difference: 0.1111111"
>
或者：
all((z - as.integer(z))==0)
于 2012-04-11T21:11:40.500 回答
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我走了一个完全不同的方向然后蒂姆（我更喜欢他，尽管我的方法适用于混合向量，它是一个带有整数的字符向量等）：
int.check <- function(vect) {
vect <- as.character(vect)
sapply(vect, function(x) all(unlist(strsplit(x, ""))%in% 0:9))
}
x <- c(2.0, 1111,"x", 2.4)
int.check(x)
编辑：更改了函数，因为它仅适用于字符向量。
这也适用于类字符的向量，以防您有一个混合了各种数字但已被强制转换为字符的字符向量。
于 2012-04-11T21:13:55.227 回答
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检查以下内容有助于我们在脚本中使用清晰的 if 条件。
sff <- 5
if(!(is.integer(sff) == is.character(sff))){
sff
} else {
"hello"
}
给
hello
sff <- 'a'结果给出'a'。
于 2014-05-07T23:08:30.807 回答
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如果您有浮点表示错误，请尝试：
round( y, TOLERANCE.DIGITS ) %% 1 == 0
在我的应用程序中，我遇到了严重的浮点表示错误，例如：
> dictionary$beta[3]
[1] 89
> floor(dictionary$beta[3])
[1] 88
> as.integer( dictionary$beta )[3]
[1] 88
> dictionary$beta[3] %% 1
[1] 1
余数除以一为一。我发现在取整数之前我必须四舍五入。如果您希望将上述 89 计为整数，我认为所有这些测试都会失败。“all.equal”函数是处理浮点表示错误的最佳方法，但是：
all.equal( 88, 89 );
在我的情况下，会（并且确实）对整数值检查给出假阴性。
编辑：在基准测试中，我发现：
(x == as.integer(x))
是普遍表现最好的。
(x == floor(x))
((x - as.integer(x)) == 0)
通常工作得很好，通常也一样快。
(x %% 1 <= tolerance)
有效，但不如其他人快
!(is.character(all.equal(x, as.integer(x))))
当向量不是整数时，性能很差（当然是因为估计差异会很麻烦）。
identical(x, as.integer(x))
当向量都是整数值时，返回不正确的结果（假设问题是为了检查整数值，而不是整数类型）。
于 2013-11-03T17:09:07.400 回答