使用 purrr map2 将嵌套数据中的 if then 构造转换为 case_when

Question

这是我的数据：

vec1 <- c("A", "B")
vec2 <- c("A", "B", "C")

df1 <- structure(list(A = c("X", "Y"), data = list(structure(list(B = c(4L, 9L)), .Names = "B", row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")), structure(list(B = c(5L, 2L, 8L, 2L)), .Names = "B", row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))), C = list(c("A", "B"), c("A", "B", "C"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -2L), .Names = c("A", "data", "C"))

这是我的代码：

df2 <- df1 %>% mutate(data = map2(data, C, ~ if(identical(.y, vec1)) filter(.x, B < 5) else filter(.x, B > 4)))

为了方便扩展条件的数量，我想将上面代码中的 if else 构造转换为 case_when 构造。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

为什么需要case when？

试试：

m=df1%>%
  mutate(filt=map2(data,match(C,list(vec1,vec2)),
               ~filter_(.x,c("B<=4","B>4")[.y])))

   m
# A tibble: 2 x 4
  A     data             C         filt            
  <chr> <list>           <list>    <list>          
1 X     <tibble [2 x 1]> <chr [2]> <tibble [1 x 1]>
2 Y     <tibble [4 x 1]> <chr [3]> <tibble [2 x 1]>

如果您希望它与您的 df2 相同，只需替换 data 列：

df1%>%
      mutate(data=map2(data,match(C,list(vec1,vec2)),
                   ~filter_(.x,c("B<=4","B>4")[.y])))%>%
      identical(df2)
 [1] TRUE

如果条件太多，你可以在外面创建。条件的顺序很重要：顺序或条件应与向量的顺序相匹配，例如：

   conditions=c("B>4","B<=4")
   ll=list(vec2,vec1)
   df1%>%
      mutate(data=map2(data,match(C,ll),
                   ~filter_(.x,conditions[.y])))%>%
      identical(df2)
     [1] TRUE

Answer 2

不幸的是，在这种情况下，我不知道你是否可以使用case_when。文档声明它返回一个向量并进行检查以确保所有元素都是相同的类型（如 R 中的向量所要求的那样）。这与基础ifelse 不同，例如，它将强制转换为字符。由于您返回的是列表而不是向量，因此所有元素都是不同的类型，case_when 将不起作用。如果您有许多不同的 vec 以及需要处理的相关操作，您可能需要指定更长的 if else if 链。