为何无法将因子化向量与整个数据框进行比较？

当尝试将普通（非因子）向量与整个数据框进行比较时，可正常得到结果；但将因子化向量与数据框比较时则会报错。示例代码如下：

df <- data.frame(
  name = c('Abdul', 'Wahhab', 'Zahid', 'Hussain', 'Rana')
)
names <- c('Abdul', 'Wahhab', 'Zahid', 'Hussain', 'Rana')

执行names == df可得到全TRUE的结果；但将向量因子化后执行factored_names <- factor(names)和factored_names == df，会报错：

Warning: Incompatible methods ("Ops.factor", "Ops.data.frame") for "=="
Error in factored_names == df (to_ask.R#10): comparison of these types is not implemented

已知因子化向量以整数形式存储，但其与数据框的单列（无论是否为因子类型）比较时却可正常运行，如factored_names == df$name能得到全TRUE结果。请问为何因子化向量无法与整个数据框比较，却可与单列正常比较？

这本质是R的运算符方法分派机制和数据结构处理逻辑导致的：

• 普通向量与数据框比较的逻辑：
  当用普通字符向量和数据框执行==时，R会自动将单列数据框降维为同类型的向量（数据框本质是向量的列表，单列时会被简化），此时实际执行的是两个字符向量的比较，因此能正常返回全TRUE的结果。

• 因子向量与数据框比较报错的原因：
  因子属于factor特殊类型，R的运算符会优先调用针对因子的Ops.factor方法；而数据框对应的运算符方法是Ops.data.frame。R并未实现这两种类型之间的==运算逻辑，因此会抛出“方法不兼容”的错误。

• 因子向量与单列比较正常的逻辑：
  提取df$name得到的是独立向量（字符型或因子型），此时比较的是两个向量：

  • 如果是因子和字符向量比较，R会自动将字符向量转换为与目标因子具有相同水平的因子，再匹配底层整数编码；
  • 如果是两个因子比较，则直接对比它们的底层整数编码和水平定义，因此都能正常返回正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wahab Khaddim