我尝试将 rowwise
和 mutate
与可以返回 NA 值的函数一起使用,但出现错误。考虑这个人为的示例(这显然不是 rowwise 的情况,但说明了错误):
这有效:
library(dplyr)
data.frame(k=rnorm(10)) %>% mutate(l = ifelse(k > 0, 1, NA))
k l
1 -1.40223573 NA
2 1.47581873 1
3 0.35938746 1
4 0.87240448 1
5 -0.61991535 NA
6 -1.88152820 NA
7 0.25837350 1
8 -0.02250385 NA
9 0.92757943 1
10 0.49023792 1
但这会产生错误:
library(dplyr)
data.frame(k=rnorm(10)) %>% rowwise() %>% mutate(l = ifelse(k > 0, 1, NA))
Error: incompatible types, expecting a numeric vector
最佳答案
注意:我已提交 github issue #1448关于此答案结果中的错误。
2015 年 10 月 29 日更新: 看来 rowwise()
中的此错误已得到修复。检查上面的链接了解详细信息。
首先,没有理由将其设为按行操作。
就错误而言,NA
是逻辑类型。在此按行操作中,您需要在调用 ifelse()
时使用 NA_real_
。或者正如 Ben Bolker 在下面的评论中指出的那样,您可以用 as.numeric()
包装 ifelse()
。
data.frame(k = rnorm(10)) %>%
rowwise() %>%
mutate(l = ifelse(k > 0, 1, NA_real_))
# Source: local data frame [10 x 2]
# Groups: <by row>
#
# k l
# (dbl) (dbl)
# 1 -1.7105691140 NA
# 2 -0.0702667985 NA
# 3 -0.5505724960 NA
# 4 -0.7444839870 NA
# 5 -0.0005646999 NA
# 6 -0.3702584194 NA
# 7 0.2596026787 1
# 8 0.4149810662 NA <-- error here pointed out by David A (see comments)
# 9 -0.4698540654 NA
# 10 1.0961705022 1
请注意,您也可以使用整数,如下所示
mutate(l = ifelse(k > 0, 1L, NA_integer_))
但是你似乎不能在行操作中混合逻辑和实数/整数。
关于r - dplyr::rowwise、变异和 NA 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33090745/