这是 x >= left & x <= right
的快捷方式,为本地向量实现并转换为远程表的适当 SQL。
也可以看看
join_by()
如果您正在寻找 between()
重叠连接帮助程序的文档。
例子
between(1:12, 7, 9)
#> [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE
#> [12] FALSE
x <- rnorm(1e2)
x[between(x, -1, 1)]
#> [1] 0.10323644 0.17250564 -0.72695842 -0.07694410 -0.39868725
#> [6] -0.45262177 -0.01250489 0.17698777 0.48415635 0.95324531
#> [11] 0.58124263 0.93685132 0.20648154 0.07492077 0.47762697
#> [16] -0.28382261 0.62043479 0.49456477 0.60533927 0.62139419
#> [21] -0.62351946 0.38144903 -0.37197127 0.74358522 0.98198728
#> [26] 0.56819077 0.47326244 -0.69839043 -0.04153394 -0.68743254
#> [31] -0.20522673 -0.07945201 -0.10838424 -0.35877666 -0.47895739
#> [36] -0.70516652 0.39482717 -0.08651802 0.09164295 0.80864422
#> [41] 0.83286597 -0.57712023 0.70556833 0.36346849 -0.55914277
#> [46] 0.92117930 0.66356564 0.04751920 -0.58667847 0.06978099
#> [51] 0.45516436 0.07301477 -0.55392880 -0.14267524 -0.42696427
#> [56] -0.74860197 0.01391991 -0.68849653 0.41643015 -0.24374255
#> [61] 0.03921563 -0.72201579 0.10705204 0.17581793 -0.53661794
#> [66] -0.55690686 0.70659457 -0.60487809 -0.69774915 0.71426450
#> [71] 0.75997724 0.55426033 0.74123670 0.26973884 0.96038232
#> [76] -0.45280072 -0.02047234
# On a tibble using `filter()`
filter(starwars, between(height, 100, 150))
#> # A tibble: 5 × 14
#> name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year sex
#> <chr> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
#> 1 Leia Orga… 150 49 brown light brown 19 fema…
#> 2 Mon Mothma 150 NA auburn fair blue 48 fema…
#> 3 Watto 137 NA black blue, grey yellow NA male
#> 4 Sebulba 112 40 none grey, red orange NA male
#> 5 Gasgano 122 NA none white, bl… black NA male
#> # ℹ 6 more variables: gender <chr>, homeworld <chr>, species <chr>,
#> # films <list>, vehicles <list>, starships <list>
相关用法
- R dplyr band_members 乐队成员
- R dplyr bind_cols 按列绑定多个 DataFrame
- R dplyr bind_rows 按行绑定多个 DataFrame
- R dplyr group_trim 修剪分组结构
- R dplyr slice 使用行的位置对行进行子集化
- R dplyr copy_to 将本地数据帧复制到远程src
- R dplyr sample_n 从表中采样 n 行
- R dplyr consecutive_id 为连续组合生成唯一标识符
- R dplyr row_number 整数排名函数
- R dplyr mutate-joins 变异连接
- R dplyr nth 从向量中提取第一个、最后一个或第 n 个值
- R dplyr coalesce 找到第一个非缺失元素
- R dplyr group_split 按组分割 DataFrame
- R dplyr mutate 创建、修改和删除列
- R dplyr order_by 用于排序窗口函数输出的辅助函数
- R dplyr context 有关“当前”组或变量的信息
- R dplyr percent_rank 比例排名函数
- R dplyr recode 重新编码值
- R dplyr starwars 星球大战人物
- R dplyr desc 降序
- R dplyr cumall 任何、全部和平均值的累积版本
- R dplyr group_map 对每个组应用一个函数
- R dplyr do 做任何事情
- R dplyr nest_join 嵌套连接
- R dplyr pull 提取单列
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Detect where values fall in a specified range。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。