筛选行
本课属于 Coddy R 学习旅程的“逻辑与流程”单元。第 44 课，共 64 课。
每行对应一个值的逻辑向量会选出值为 TRUE 的行。把它放在逗号前面，并将列这一侧留空，这样就会保留所有列：
people <- data.frame(
name = c("ada", "bo", "cy"),
age = c(36, 22, 41),
city = c("london", "paris", "rome")
)
print(people[people$age > 30, ])
print(nrow(people[people$age > 30, ]))输出：
name age city
1 ada 36 london
3 cy 41 rome
[1] 2用 &（两者都满足）和 |（满足其中一个）组合条件。每个部分都会比较整列，因此结果仍然是每行一个值：
people <- data.frame(
name = c("ada", "bo", "cy"),
age = c(36, 22, 41),
city = c("london", "paris", "rome")
)
print(people[people$age > 30 & people$city == "london", ])
print(people$name[people$age < 25 | people$city == "rome"])输出：
name age city
1 ada 36 london
[1] "bo" "cy"subset(df, condition) 可以用更短的代码实现相同的功能，因为在它内部可以直接使用列名：
people <- data.frame(
name = c("ada", "bo", "cy"),
age = c(36, 22, 41),
city = c("london", "paris", "rome")
)
older <- subset(people, age > 30)
print(older$name)输出：
[1] "ada" "cy" 如果没有匹配的行，结果就是一个有 0 行的数据框，因此读取数据前要先检查 nrow()：
people <- data.frame(
name = c("ada", "bo", "cy"),
age = c(36, 22, 41),
city = c("london", "paris", "rome")
)
nobody <- people[people$age > 90, ]
print(nrow(nobody))
print(if (nrow(nobody) == 0) "none" else nobody$name[1])输出：
[1] 0
[1] "none"
挑战
简单完成 adults_in(df, city)。df 包含 name、age 和 city 列。按行顺序返回年龄至少为 18 岁且居住在 city 的人的姓名，并用 , 连接；如果没有符合条件的人，则返回 none。
提供的代码通过 read.csv(text = input) 从输入中读取表格：第一行是列名，后续每一行都是一条记录，值之间用逗号分隔。输入的最后一行是城市，代码会打印返回的值。
亲手试试
adults_in <- function(df, city) {
# 在这里编写你的代码
"none"
}
# 提供的输入和输出代码：保持原样
input <- suppressWarnings(readLines(file("stdin")))
df <- read.csv(text = input[-length(input)])
cat(adults_in(df, input[length(input)]), sep = "\n")
自我测试这节课包含一个小测验。开始学习即可作答，并记录你的进度。
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