r - 在 dplyr 的 mutate 中 try catch ？

Question

dplyr的mutate()有异常处理机制吗？我的意思是一种捕获异常并处理它们的方法。

让我们假设我有一个函数在某些情况下会抛出错误(在示例中，如果输入为负)，为了简单起见，我定义了该函数，但在现实生活中它将是某些情况下的函数R 包。让我们假设这个函数是向量化的:

# function throwing an error
my_func <- function(x){
  if(x > 0) return(sqrt(x))
  stop('x must be positive')
}

my_func_vect <- Vectorize(my_func)

现在，假设我想在 mutate() 中使用这个函数。

如果在 mutate() 中使用此函数，它将在第一个错误处停止并且不返回结果:

library(dplyr)
# dummy data
data <- data.frame(x = c(1, -1, 4, 9))
data %>% mutate(y = my_func_vect(x))
# Error in mutate_impl(.data, dots) : Evaluation error: x must be positive.

在这种情况下，有没有办法捕获错误并执行某些操作(例如返回 NA)，同时获取其他元素的结果？

我期望的结果是使用带有 tryCatch() 的循环所实现的结果，即类似于:

y <- rep(NA_real_, length(data$x))
for(i in seq_along(data$x)) {
  tryCatch({
    y[i] <- my_func_vect(data$x[i])
  }, error = function(err){})
}
y
# Result is: 1 NA 2 4

Answer 1

我们还可以使用purrr的safely()或possously()函数。

来自purrr帮助:

safely: wrapped function instead returns a list with components result and error. One value is always NULL.

quietly: wrapped function instead returns a list with components result, output, messages and warnings.

possibly: wrapped function uses a default value (otherwise) whenever an error occurs.

它不会改变您必须分别将函数应用于每一行的事实。

library(dplyr)
library(purrr)

# function throwing an error
my_func <- function(x){
  if(x > 0) return(sqrt(x))
  stop('x must be positive')
}

my_func_vect <- Vectorize(my_func)

# dummy data
data <- data.frame(x = c(1, -1, 4, 9))

带有 map :

data %>% 
  mutate(y = map_dbl(x, ~possibly(my_func_vect, otherwise = NA_real_)(.x)))
#>    x  y
#> 1  1  1
#> 2 -1 NA
#> 3  4  2
#> 4  9  3

使用rowwise():

data %>%
  rowwise() %>% 
  mutate(y = possibly(my_func_vect, otherwise = NA_real_)(x))
#> Source: local data frame [4 x 2]
#> Groups: <by row>
#> 
#> # A tibble: 4 x 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     1
#> 2    -1    NA
#> 3     4     2
#> 4     9     3

其他函数在“数据框架环境”中使用和应用有些困难，因为它们更适合使用列表并返回列表。

由reprex package于2018年5月15日创建(v0.2.0)。