冒号运算符的异常行为：R中

如何解决冒号运算符的异常行为：R中

2000:2017

预期输出是2000到2017年序列的矢量，步长为1。

产出：2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

'2000':'2017'

但是，当我键入此命令时，它仍然会提供相同的输出。

产出：2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

无法理解它是如何从字符生成序列的。

编辑1：

最终，我试图理解下面的代码为什么起作用？ X2007：X2011可能如何工作？选择功能来自dplyr软件包。

R code

我的数据也具有与上图中提到的相似的列名，但是我那里没有'X'。我只有2007、2008等年份。

对我来说，选择（州，州/省，2007：2011）无效。

错误：无法对不存在的列进行子集化。 x位置2007、2008、2009、2010和2011不存在。

但这适用于选择（分区，州，“ 2007”：“ 2011”）。

解决方法

如果我们检查更通用的seq.default，则会将character和numeric的类型从from更改为to

...
if (!missing(from) && !is.finite(if (is.character(from)) from <- as.numeric(from) else from)) 
        stop("'from' must be a finite number")
    if (!missing(to) && !is.finite(if (is.character(to)) to <- as.numeric(to) else to)) 
...

与此同时，?:的文档也是如此

对于from：to的其他参数，它等效于seq（from，to），并以1或-1的步长生成从from到to的序列。如果值to从整数到大约1e-7的数字模糊不等，则将包括在内。非数字参数在内部被强制转换为数字（因此，无需使用分派方法）—复杂值的虚部将被警告丢弃。

---

关于用subset和select更新的问题，如果该列是数字列名，即它以数字开头，则它是非标准列名，可以通过反引号对它们进行评估

df1 <- data.frame(`2007` = 1:5,`2008` = 6:10,`2012` =  11:15,v1 = rnorm(5),check.names = FALSE)
subset(df1,select = `2007`:`2012`)
#  2007 2008 2012
#1    1    6   11
#2    2    7   12
#3    3    8   13
#4    4    9   14
#5    5   10   15

或与dplyr::select

library(dplyr)
select(df1,`2007`:`2012`)
#   2007 2008 2012
#1    1    6   11
#2    2    7   12
#3    3    8   13
#4    4    9   14
#5    5   10   15

如果开始时有X（在没有check.names = FALSE的情况下读取数据的情况-默认情况下为TRUE。或者当我们使用data.frame创建数据集时- check.names = TRUE默认情况下

df1 <- data.frame(`2007` = 1:5,v1 = rnorm(5))
subset(df1,select = X2007:X2012)

,

据我所知，:试图将其“参数”强制为数字，因此这就是为什么要获得该输出的原因。请注意，"a":"b"给出：

Error in "a":"c" : NA/NaN argument
In addition: Warning messages:
1: NAs introduced by coercion 
2: NAs introduced by coercion