Да, я понял, почему я получаю такой результат, и почему это не баг. Я так и подозревал, что не понимаю тут каких-то базовых вещей. Спасибо, стало понятно! Пример с пакетом lobstr очень наглядный.

Да, пакет полезный, хоть и крайне узко специализирован. Но если уж копаешь в глубь, то полезно знать.

Да, но в моем примере происходит немного другое.  

df$gamma[1] <- 1

сначала создает вектор длины 1, в который записывает 1, а затем, по сути, происходит cbind уже существующего df и созданного вектора длиной 1.
Если я правильно понял.

df$gamma[1] <- 1

Простите, что влезаю, заинтересовала дискуссия.
Как я понял, если столбец с таким именем еще не существует, то вызывается `$<-.data.frame`(x, name, value) и в качестве value передается rhs. Не очень понятно, как здесь используется [1], но можно поставить эксперимент, демонстрирующий ресайклинг - в датасет mtcars который имеет 32 строки попытаться записать вектор размера 3 и получить соответствующую ошибку.

mtcars$temp[2:3] <- 1

:2

Интересно, что обновление уже существующего столбца работает нормально, там видимо методы резолвятся по-другому.

Я переопределил `[` и `[<-` и посмотрел, что приходит на вход. В случае нового столбца это (для моего примера) NULL, 2:3, 1:2, а в случае существующего вместо NULL приходя значения. Тут собственно и кроется разгадка.

`[<-`(NULL, 2:3, 1:2)

возвращает NA, 1, 2, а если вместо NULL вектор с данными - то корректно заменяет значения и возвращает новую копию.

Таким образом,

mtcars$temp[2:3] <- 1

:2  ведет себя, видимо, как-то так

`$<-`(
    mtcars, "temp", 
    `[<-`(
        `$`(mtcars, "temp"), 
        2:3, 1:2))

Даже сервер?)

R тьюринг полный, всё, что можно написать, можно на нем

mtcars$temp[2:3] <- 1

`[<-`(NULL, 2:3, 1:2)

mtcars$temp[2:3] <- 1

`$<-`(
    mtcars, "temp", 
    `[<-`(
        `$`(mtcars, "temp"), 
        2:3, 1:2))

Интересное замечание. Не совсем понимаю про переопределение, Однако занятно, что следующий код работает нормально и не выдает ошибки:

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3),
                 beta = c(1,2,3))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

Но если порядковый номер последнего элемента замены не совпадает с последним порядковым номером других элементов датафрейма, как в Вашем примере, то получаем ошибку:

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3,4),
                 beta = c(1,2,3,4))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

mtcars$temp[2:3] <- 1

`[<-`(NULL, 2:3, 1:2)

mtcars$temp[2:3] <- 1

`$<-`(
    mtcars, "temp", 
    `[<-`(
        `$`(mtcars, "temp"), 
        2:3, 1:2))

Надо заметить, что все происходит логично и ожидаемо в соответствии с объяснением Артема. Код вида

df$new.var < vector1

работает, если длина вектора vector1 кратна длине других переменных в датафрейме df, и выдает ошибку в другом случае, что в моем случае было ожидаемо:

df <- data.frame(alpha = 1:6,
                 beta = 1:6)
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3),
                 beta = c(1,2,3))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3,4),
                 beta = c(1,2,3,4))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

Переопределение  - я имел ввиду что я взял base::`[<-`, который содержит внутри вызов .Primitive("<-") и заменил на function(...) {print(list(...)); .Primitive("[<-")} Это хоть и не гарантирует корректной работы, но позволяет увидеть, что прилетает в этот оператор в качестве входных параметров

df$new.var < vector1

df <- data.frame(alpha = 1:6,
                 beta = 1:6)
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

Да, это прямо можно прочитать, если посмотреть в код функции `$<-.data.frame`. В любом случае, мне был не понятен стэк вызова и какие именно S3 методы вызывались, поэтому захотелось разобраться.

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3),
                 beta = c(1,2,3))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

df <- data.frame(alpha = c(1,2,3,4),
                 beta = c(1,2,3,4))
df$gamma[2:3] <- 1:2
View(df)

Более корректно употреблять термин «перегрузка», под которой понимается подставнока в зависимости от ввода, если я правильно понял мысль.

Стоит признать, что R полон странностей, как впрочем и любой другой язык программирования.

Да, получается, что если, как в Вашем примере, прилетает

  '[<-'(NULL, 2:3, 1:2) 

, то все выражение  

 (NULL, 2:3, 1:2) 

 воспринимается как вектор, который нужно присоединить к уже существующему датафрейму. Если я правильно понимаю. Если же вместо NULL - вектор, то сначала в нем производится замена, а потом он уже присоединяется. В случае вызова

df[2:3,"new.vector"] <- 1:2

сначала создается новый вектор внутри датафрейма df  (длины, равной длине других векторов в датафрейме, со всеми значениями, равными NA), который затем уже передается

[<-

. Кажется, так.

Коллеги, подскажите, пожалуйста.

Пытаюсь поиграть с afazali.shinyapps.io/afazali5

Загружаю свой csv-в выборе датасетов никак не появляется.

Что делаю не так не понимаю.

Всем привет. Я выложил пакет для получения данных из AmoCRM. Реализован весь доступный функционал, за исключением пары совсем уж ненужных фичей.

Пакет: https://github.com/grkhr/amocrm
Дока: https://github.com/grkhr/amocrm#docs

Буду рад помощи в тестировании и распространении

🔥

Довольно необычный нейминг для функций (CamelCase). Давненько не встречал пакетов, которые его используют.

Толькое сейчас понял, что вообще не встречал его в R. Показалось, что для Амо так лаконичнее и вполне читаемо. Надеюсь, в этом ничего плохого нет)

Эта разновидность верблюда исопльзуется почти исключительно для нейминга классов.

а нет, встречал в некоторых пакетах