序 言
神奇，这样操作也可以，瞬间再一次击中内心的好奇心。R语言做为用户友好型的高级语言，使用多了时不时就能像彩蛋一样蹦出个隐藏技能。这不，小伙伴无意中就发现了$符的一个隐藏技能。
说到$符，熟悉的人都知道可以用来从data.frame里面提取列的数据，很普通的功能。做为R语言的老用户，首次遇到这个隐藏特性时本人也表示一脸疑惑，不会吧？啥情况？出错了？R本版？
带着这些疑问，咱们一起看看到底是怎么回事？$是如何做到不用完整的列名，也可以提取出正确的列数据。
回 顾
先用实际例子展示一下事情的真实面貌，下面创建一个数据框来演示：
df1 <- data.frame(gene_id=paste0('gene',1:5), value=1:5, stringsAsFactors=F)
df1
gene_id value
1 gene1 1
2 gene2 2
3 gene3 3
4 gene4 4
5 gene5 5
df1$gene_id
[1] gene1 gene2 gene3 gene4 gene5
df1$gene
[1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
df1$g
[1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
df1$v
[1] 1 2 3 4 5
数据框df1有两列，列名分别为gene_id、value。通常，使用$符号从数据框里面取数据都是用完整的列名，比如从df1里面提取gene_id列数据的操作为df1$gene_id。可没想到的是用列名的前几个字符也是可以的，比如df1$gene、df1$g。瞬间内心的情绪变得有点复杂，好奇中透漏着点疑惑，疑惑中夹杂着些不安。
不明真相时，这些奇奇怪怪的操作着实带有一种琢磨不透的神秘感与诱惑力。好奇心果然是不错的驱动力，既然遇到了这个问题，带着对代码的小偏执，咱来一探究竟：
df1$count
NULL
df1[,'count']
Error in `[.data.frame`(df1, , "count") : undefined columns selected
上面的两行代码，都可以从df1里面提取count列的数据，执行后的结果却完全不同。由于df1里面根本没有这一列，[的方式直接报错，这很容易理解，而$方式却毫无波澜的正常执行了。虽然从$方式返回的NULL可以推测df1里面没有count列，但还是不免有些担心的情绪，这要是在复杂的代码里藏着这么个小失误，那多少得折腾一下了。
发 现
在脑海里闪过不少联想，难道真的是偷懒机制，方便用户少敲些代码？这答案有点道理，可却没法说服自己呀。
脑海里继续浮想联翩，不由地想起不久前写过的帖子[R编程技巧 | 学习高手实现函数多功能化的两种方法]，match.arg可以校验函数参数，$这个特性是不是跟这个有关。回过头一想，$符就是一个函数，内心似乎得到了答案 -- 参数的校验机制。看看下面的代码示例：
df2 <- data.frame(gene_id=paste0('gene',1:5), gene_name=paste0('GENE',1:5), value=1:5, stringsAsFactors=F)
df2
gene_id gene_name value
1 gene1 GENE1 1
2 gene2 GENE2 2
3 gene3 GENE3 3
4 gene4 GENE4 4
5 gene5 GENE5 5
df2$gene_id
[1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
df2$gene
NULL
df2里面有两列gene_id、gene_name都含有gene，由于受到干扰此时用gene就无法正确取出数据了，这更有match.arg的感觉了。
答 案
也许上面的方式并不直观，有些小伙伴不太明白，下面换个直白的方式，用函数的形式来演示一下，保证看完立马觉悟，一起来见证：
# $方式
df2$gene_id
[1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
df2$gene
NULL
# 正常函数形式
'$'(df2, gene_id)
[1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
'$'(df2, gene)
NULL
真相开始浮出水面，$函数会校验参数是不是数据框的列名，如果存在与之匹配的唯一列名即返回数据，否则返回NULL。最后，再来看看$函数的源码：
# 源码
function (x, name)
{
a <- x[[name]]
if (!is.null(a))
return(a)
a <- x[[name, exact = FALSE]]
if (!is.null(a) && getOption("warnPartialMatchDollar", default = FALSE)) {
names <- names(x)
warning(gettextf("Partial match of '%s' to '%s' in data frame",
name, names[pmatch(name, names)]))
}
return(a)
}
# [[方式
df2[['value']]
df2[['va']]
NULL
df2[['va', exact=F]]
[1] 1 2 3 4 5
可以看出$函数内部利用了[[方式提取数据，而[[可以通过参数exact参数控制字符是否需要完全匹配。至此，一切好像都明朗了，满足了内心的好奇心。奇怪的知识又增加了。。。
结 语
R语言易使用的特性，很多时候也是通过语法糖的方式，比如$函数的调用方式。易学实用固然是好的，但其中包含的兼容性还需格外留心，比如，$这种方式失误躲在代码堆里，需要多长时间发现这个BUG?
在R语言的世界里，有时候自己写得代码能够运行下来不出错，得到的结果也未必正确。可见，虽然R用起来简单，但还是需要了解一些语法特性，唯避坑耳。
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