为什么 all.equal 不能在 dplyr 的 mutate 函数中工作？

考虑以下代码：

library(dplyr)       
patientID <- c(1, 2, 3, 4)
age <- c(25, 34, 28, 52)
diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")
patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)
myf <- function(patientID, age, diabetes, status) { isTRUE(all.equal(age, 34))}
mutate(patientdata, isAge34 = myf(patientID, age, diabetes, status))

I wrote myf回来TRUE对于行，其中age == 34，但这不起作用：

  patientID age diabetes    status isAge34
1         1  25    Type1      Poor   FALSE
2         2  34    Type2  Improved   FALSE
3         3  28    Type1 Excellent   FALSE
4         4  52    Type1      Poor   FALSE

为什么这不起作用？我做错了什么吗？

EDIT:这是一个人为的、简化的示例。事实上，我的函数内部有更复杂的逻辑。

我提问的动机：

• 我以为我应该更喜欢isTRUE(all.equal()) over ==因为这就是 R 的做事方式。

参考文献1 http://astrostatistics.psu.edu/su07/R/html/base/html/Comparison.html, 参考2 https://stackoverflow.com/q/9508518/109941:

对于数值和复数值，请记住 == 和 != 不允许分数的有限表示，也不允许舍入误差。使用 all.equal 和 equal 几乎总是更好的选择。请参阅示例。

要点是all.equal是要检查接近平等，最常用于浮点数字。与的比较==不会给出浮点数的可靠结果（link http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf由 @Andew 的评论提供解释了这一点）。因此，接受的答案实际上并不是正确的解决方案，因为原始帖子中描述的数据框指定了age变量为numeric (not integer!).

dplyr提供了near函数，它基本上是一个向量化版本all.equal与mutate.

mutate(patientdata, isAge34 = near(age, 34))