使用嵌套的 if else 进行变异答案

【问题标题】：Mutate with nested ifesle使用嵌套的 if else 进行变异
【发布时间】：2020-08-25 01:48:17
【问题描述】：

我确实得到了错误的结果，我做错了什么？

df <- data.frame(x=c(1,1,NA),y=c(1,NA,NA),z=c(NA,NA,NA))
df <-mutate(df,result=ifelse(is.na(x),NA,ifelse(any(!is.na(y),!is.na(z)),1,0)))

我明白了（数据[2,4]==0）

   x  y  z result
1  1  1 NA      1
2  1 NA NA      1
3 NA NA NA     NA

而不是这个：

df_wanted <- data.frame(x=c(1,1,NA),y=c(1,NA,NA),z=c(NA,NA,NA), result=c(1,0,NA))

   x  y  z result
1  1  1 NA      1
2  1 NA NA      0
3 NA NA NA     NA

【问题讨论】：

标签： r dataframe if-statement dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用| 代替any，因为any 返回单个TRUE/FALSE 作为输出

with(df, any(!is.na(y), !is.na(z)))
#[1] TRUE

这会被整个列回收，因为第一个带有“x”的ifelse已经返回第三行的“NA”，所有其他的都返回1

相反，我们需要为每一行执行此操作，这可以通过 | 完成

library(dplyr)
df %>%
   mutate(result = ifelse(is.na(x), NA, ifelse(!is.na(y)|!is.na(z), 1, 0)))
#   x  y  z result
#1  1  1 NA      1
#2  1 NA NA      0
#3 NA NA NA     NA

或者另一个选项是case_when

df %>%
  mutate(result = case_when(is.na(x) ~ NA_integer_, 
                        !is.na(y)| !is.na(z) ~ 1L, 
                        TRUE ~ 0L))
#   x  y  z result
#1  1  1 NA      1
#2  1 NA NA      0
#3 NA NA NA     NA

或者coalesce

df %>%
   mutate(result = x * +coalesce(!is.na(y)|!is.na(z)))
#   x  y  z result
#1  1  1 NA      1
#2  1 NA NA      0
#3 NA NA NA     NA

【讨论】：

回答如此之快，我不得不等待绿色勾选它！

【解决方案2】：

您可以使用case_when 并明确提及每个条件。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(result = case_when(is.na(x) ~ NA_integer_, 
                            !(is.na(y) & is.na(z)) ~ 1L, 
                            TRUE ~ 0L))


#   x  y  z result
#1  1  1 NA      1
#2  1 NA NA      0
#3 NA NA NA     NA

【讨论】：