与dplyr避免类型冲突:: case_when

我想使用dplyr::case_when内dplyr::mutate创建一个新的变量，我设置一些值丢失，同时重新编码其它值。与dplyr避免类型冲突:: case_when

但是，如果我尝试值设置为NA，我得到一个错误，说我们不能创建变量new因为NA s为逻辑：

Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: must be type double, not logical.

有没有一种办法值设置为NA数据帧中使用此非逻辑向量？

library(dplyr)  

# Create data 
df <- data.frame(old = 1:3) 

# Create new variable 
df <- df %>% dplyr::mutate(new = dplyr::case_when(old == 1 ~ 5, 
                old == 2 ~ NA, 
                TRUE ~ old)) 

# Desired output 
c(5, NA, 3)

来源

2017-07-03 user3614648

正如?case_when说：

All RHSs must evaluate to the same type of vector.

你实际上有两种可能性：

1）创建new作为数字矢量

df <- df %>% mutate(new = case_when(old == 1 ~ 5, 
            old == 2 ~ NA_real_, 
            TRUE ~ as.numeric(old)))

注意NA_real_是该数字版本的NA，而且你必须转换到old数字，因为你创造了它在你的原始数据帧的整数。

你得到：

str(df) 
# 'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
# $ old: int 1 2 3 
# $ new: num 5 NA 3

2）作为一个整数向量

df <- df %>% mutate(new = case_when(old == 1 ~ 5L, 
            old == 2 ~ NA_integer_, 
            TRUE ~ old))

这里，5L部队5到整数类型创建new，并NA_integer是NA整数版本。

所以这次new是整数

str(df) 
# 'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
# $ old: int 1 2 3 
# $ new: int 5 NA 3

来源

2017-07-03 22:21:29 Scarabee

你也可以做'as.numeric（NA）'或'as.integer（NA）'的'NA'情况下，如'NA_real_'和'NA_integer_'有点令人讨厌，并且很少在这样的事情之外使用。 – Marius

不错。此外，要显示：相同（NA_real_，as.numeric（NA））会生成TRUE。 – user3614648

@hadley这个答案现在已经很清楚，我，但我花了一段时间才搞清楚。在tidyverse'case_when'文档中有一个这样的例子会很有帮助。在我的情况丢失了所有值分组的数据时，平均（X [1：2]，na.rm = T）中产生的NaN结果。将这些情况重新编码为NA_real_，以修正它。 –

试试这个吗？

df %>% dplyr::mutate(new = dplyr::case_when(.$old == 1 ~ 5, 
                .$old == 2 ~ NA_real_, 
                TRUE~.$old)) 

> df 
    old new 
1 1 5 
2 2 NA 
3 3 3

来源

2017-07-03 21:25:27 Wen

与dplyr避免类型冲突:: case_when

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