将 Stata 翻译成 R 并遇到一些 is.na 问题答案

【问题标题】：Translating Stata to R and having some is.na troubles将 Stata 翻译成 R 并遇到一些 is.na 问题
【发布时间】：2022-01-08 14:33:30
【问题描述】：

我正在将 Stata 代码翻译成 R 代码，但现在我遇到了一些类似这样的问题。

这是我的 Stata 代码：

gen     aposentadofam=1 if proprendaposent  > 0 & proprendaposent ~=.;
replace aposentadofam=0 if proprendaposent == 0 | proprendaposent ==.;

这就是我在 R 中尝试做的事情：

# pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = NA_real_)
  # pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = case_when(proprendaposent >0 & !is.na(proprendaposent) ~ 1, TRUE ~ aposentadofam))
  # pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = case_when(proprendaposent==0 | is.na(proprendaposent) ~ 0, TRUE ~ aposentadofam))

is.na() 的行似乎运行正常，但!is.na() 的行却没有。它给了我这个错误信息：

LHS of case 1 (`proprendaposent > 0 & !is.na(proprendaposent) ~ 1`) must be a logical vector, not a `formula` object.

我该怎么办？

【问题讨论】：

如果您包含一个简单的reproducible example，其中包含可用于测试和验证可能解决方案的示例输入和所需输出，则更容易为您提供帮助。
给出的代码不是惯用的Stata。您冗长的变量名称无疑是信息丰富且适合您的情况，但是为了专注于原则，让我们使用更短的名称。 gen wanted = foo > 0 & foo != . 表格可以让您一举两得。尽管它可能不会在您的上下文中咬人，但您的代码也会将扩展的缺失值 .a 映射到 .z 到 0。 gen wanted = foo > 0 & !missing(foo) 也可以。我在那里复制 foo 永远不会消极的含义。尽管此评论完全是关于 Stata 风格，但我怀疑您是否有义务在 R 中使用两行。
感谢您的反馈！这个 Stata 代码不是我的，所以 !missing() 是我不能用太多的东西。而这双代码行会通过代码重复多次，所以...

标签： r stata na

【解决方案1】：

没有足够的声誉来发表评论（还没有！），但我只是使用您的示例代码（在 R 中）运行了以下内容，没有任何问题。您的数据/代码究竟有何不同？

library(dplyr)

pemg <- data.frame(c(1, 2, 3.1, 4, 5.5, 0, 0, 0, NA))
colnames(pemg) <- "proprendaposent"

pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = NA_real_)
pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = case_when(proprendaposent >0 & !is.na(proprendaposent) ~ 1, TRUE ~ aposentadofam))
pemg <- mutate(pemg, aposentadofam = case_when(proprendaposent==0 | is.na(proprendaposent) ~ 0, TRUE ~ aposentadofam))
pemg

哪个输出：

  proprendaposent aposentadofam
1             1.0             1
2             2.0             1
3             3.1             1
4             4.0             1
5             5.5             1
6             0.0             0
7             0.0             0
8             0.0             0
9              NA             0

【讨论】：

【解决方案2】：

within() 通常是最能说明问题的。

dat <- within(dat, {
  aposentadofam <- NA
  aposentadofam[proprendaposent > 0 & !is.na(proprendaposent)] <- 1
  aposentadofam[proprendaposent == 0 | is.na(proprendaposent)] <- 0
})

或者使用transform()。

dat <- transform(dat, aposentadofam=ifelse(proprendaposent %in% c(0, NA), 0, 1))

这两个函数都带有基本 R，因此您不需要任何额外的包（无论如何这种情况很少见）。

#    proprendaposent aposentadofam
# 1                0             0
# 2                4             1
# 3                0             0
# 4                0             0
# 5                1             1
# 6                3             1
# 7                1             1
# 8                1             1
# 9                0             0
# 10              NA             0
# 11              NA             0
# 12               3             1

数据

dat <- structure(list(proprendaposent = c(0L, 4L, 0L, 0L, 1L, 3L, 1L, 
1L, 0L, NA, NA, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-12L))

【讨论】：