R中ifelse中未使用的参数（T）的错误答案

【问题标题】：error of unused argument(T) in ifelse in RR中ifelse中未使用的参数（T）的错误
【发布时间】：2020-11-15 06:25:35
【问题描述】：

我尝试用 ifelse 反转布尔向量：

labels <- disease%>% 
  select(humansAffected)%>%
  is.na()%>%
  ifelse(T, F,T)

但是，我收到一个错误：ifelse(., labels == T, F, T) 中的错误：未使用的参数 (T) 即使我改为：

labels <- disease%>% 
    select(humansAffected)%>%
    is.na()%>%
    ifelse(labels==T,"FALSE","TRUE")

它显示错误：ifelse(., labels == T, "FALSE", "TRUE") 中的错误：未使用的参数 ("TRUE")。

但是当我这样写的时候，我得到了我想要的结果：

labels <- disease%>% 
  select(humansAffected)%>%
  is.na()
ifelse(labels==T,F,T)

我想知道为什么我用%>%把它们写在一起时得不到答案？

【问题讨论】：

你需要使用filter和mutate
欢迎来到 SO - 为了帮助人们提供更好的答案，我建议包括一个 reprex - 这是一篇概述如何以及为什么的帖子 - stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example

标签： r if-statement

【解决方案1】：

如果没有数据样本，很难准确理解您需要什么，但我希望这个示例能够为您指明正确的方向。

library(dplyr)
disease %>% 
    select(humansAffected) %>%
    filter(!is.na(humansAffected)) %>%
    mutate(humansAffected = ifelse(humansAffected == TRUE, FALSE, TRUE))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您希望最终数据框中只有一列，请使用 transmute。您可以否定is.na 以获取FALSE 用于NA 和TRUE 用于非NA。

library(dplyr)
disease <- disease %>% transmute(new_col = !is.na(humansAffected))

在基础 R 中，您可以这样做：

disease <- transform(disease, new_col = !is.na(humansAffected))

然后选择所需的列。

【讨论】：