mutate_at 在无法插入组时停止，tryCatch 不起作用答案

【问题标题】：Mutate_at stops when it cannot interpolate a group, tryCatch does not workmutate_at 在无法插入组时停止，tryCatch 不起作用
【发布时间】：2021-03-27 06:29:39
【问题描述】：

我的数据如下：

library(data.table)
DT <- structure(list(country = c("Germany", "Germany", "Germany", "Germany", 
"Germany", "France", "France", "France", "France", "France", 
"UK", "UK", "UK", "UK", "UK"), year = c(2000, 2001, 2002, 2003, 
2004, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004
), a = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1000, NA, 1600, NA, 1000, NA, 
1000, NA, NA), b = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1000, NA, 2200, 
NA, 1000, NA, 1000, NA, NA)), row.names = c(NA, -15L), class = c("data.table", 
"data.frame"))

我正在尝试插入一些值。

我试图重现这个错误（这当然是一个非常合乎逻辑的错误，因为没有德国的数据）：

Error: Problem with `mutate()` input `a`.
x need at least two non-NA values to interpolate
i Input `count` is `(structure(function (..., .x = ..1, .y = ..2, . = ..1) ...`.
i The error occurred in group 123: value = "group", country = "Arthur", State = "Nebraska".
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

使用以下代码：

library(tidyverse)
library(zoo)
st_example %>%
  group_by(country) %>%
  mutate_at(vars(a),~na.fill(.x,c(NA, "extend", NA))) %>% 
  filter(!is.na(a))

很遗憾，我没有收到预期的错误。

我的问题是当mutate_at 失败时，它不会继续下一组。我试图在mutate_at(vars(a:b),~na.fill(.x,c(NA, "extend", NA))) %>% 周围构建一个tryCatch，但没有成功。

如果遇到错误，我如何告诉mutate_at 继续？

【问题讨论】：

标签： r syntax interpolation na dplyr

【解决方案1】：

zoo::na.fill 引发了您的错误，而不是 mutate_at()。从控制台运行rlang::last_error() 会出现这种情况。

zoo::na.fill(c("hello",NA), c(NA, "extend", NA))
Error in approx(wix, unlist(object[wix]), xout = wrng) : 
  need at least two non-NA values to interpolate

你可以用这样的东西来破解它：

DT %>%
  group_by(country) %>%
  mutate_at(
    vars(a),
    ~ tryCatch(
        as.numeric(na.fill(.x,c(NA, "extend", NA))),
        error = function(error) .x
    )
  ) %>%
  filter(!is.na(a))

顺便说一句，没有理由在示例代码中使用 data.table - dplyr 将强制 data.table 对象为 data.frame。

【讨论】：

【解决方案2】：

在不使用 tryCatch() 的情况下，以下内容应该可以工作：

DT %>%
  split(.$country) %>%
  purrr::map(~mutate(., a = as.numeric(na.fill(.x$a, c(NA, "extend", NA))))) %>%
  bind_rows()

【讨论】：

【解决方案3】：

如果目标是按国家/地区对列 a 执行线性插值，则：

library(dplyr)
library(zoo)

DT %>% 
  group_by(country) %>%
  mutate(a = na.approx(a, na.rm = FALSE)) %>%
  ungroup

或插入所有数字列：

DT %>% 
  group_by(country) %>%
  mutate(across(where(is.numeric), ~ na.approx(., na.rm = FALSE))) %>%
  ungroup

【讨论】：