嵌套的 `if_else()` 和 `is.na()` 逻辑不一致？答案

【问题标题】：Nested `if_else()` and `is.na()` logic inconsistency?嵌套的 `if_else()` 和 `is.na()` 逻辑不一致？
【发布时间】：2019-02-06 11:55:15
【问题描述】：

我正在尝试使用mutate 和if_else() 来获得将以下逻辑语句应用于数据框的两列的结果：

如果在 a 或 b 中为 Yes，则为 NA，如果两者都为 NA，如果两者都为 No 或 No & NA，则为 FALSE

library(magrittr)
library(dplyr)

data.frame(
    "a"=c(NA,"No","Yes","Yes","No","No",NA),
    "b"=c(NA,"No","Yes","No","Yes",NA,"No")
) %>% 
mutate(
    logical = if_else(
        a == "Yes" | b == "Yes",
        TRUE,
        if_else(
            is.na(a) & is.na(b),
            NA,
            FALSE
        )
    )
)
#>      a    b logical
#> 1 <NA> <NA>      NA
#> 2   No   No   FALSE
#> 3  Yes  Yes    TRUE
#> 4  Yes   No    TRUE
#> 5   No  Yes    TRUE
#> 6   No <NA>      NA
#> 7 <NA>   No      NA

在最后两行中，我得到 NA 而不是预期结果 FALSE。预期，因为is.na(a) & is.na(b) 应该返回 FALSE，如下例所示。

# False as expected here
if_else(is.na(NA) & is.na("No"),NA,FALSE)
#> [1] FALSE

我是否错过了 if_else 的工作方式？

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2019 年 2 月 6 日创建}

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

你也可以这样做：

library(dplyr)

data.frame(
  "a"=c(NA,"No","Yes","Yes","No","No",NA),
  "b"=c(NA,"No","Yes","No","Yes",NA,"No")
) %>%
  mutate(
    logical = case_when(
      a == "Yes" | b == "Yes" ~ TRUE,
      is.na(a) & is.na(b) ~ NA,
      TRUE ~ FALSE
    )
  )

输出：

     a    b logical
1 <NA> <NA>      NA
2   No   No   FALSE
3  Yes  Yes    TRUE
4  Yes   No    TRUE
5   No  Yes    TRUE
6   No <NA>   FALSE
7 <NA>   No   FALSE

【讨论】：

我同意这是一个更具可读性的解决方案，我不知道 case_when 看起来非常有用，但是，@akrun 的回答清楚地说明了为什么我正在做的事情不起作用。
我知道，没问题；他的回答适合这个问题。但是，我个人的看法是，如果您使用的是dplyr，嵌套的ifelse 或if_else 意义不大，因此我总是尝试以这种方式回答——很高兴它对您了解@ 有所帮助987654327@!

【解决方案2】：

我们需要在第一个if_else 中添加条件来处理NA 元素，否则，与NA 元素的比较返回NA

df1 %>% 
   mutate(logical = if_else((a == "Yes" & !is.na(a)) |
            (b == "Yes" & !is.na(b)), TRUE, 
      if_else(is.na(a) & is.na(b), NA, FALSE )))
#     a    b logical
#1 <NA> <NA>      NA
#2   No   No   FALSE
#3  Yes  Yes    TRUE
#4  Yes   No    TRUE
#5   No  Yes    TRUE
#6   No <NA>   FALSE
#7 <NA>   No   FALSE

注意：在这里，我们正在尝试解决 OP 的根本问题

此外，我们可以将== 替换为%in% 和NA 问题将得到解决

df1 %>%
   mutate(logical = if_else(a %in% "Yes" | b %in% "Yes", TRUE, 
                    if_else(is.na(a) & is.na(b), NA, FALSE)))

或使用base R

replace((rowSums(df1 == "Yes", na.rm = TRUE) > 0), rowSums(is.na(df1) == 2, NA)
#[1]    NA FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

数据

df1 <- data.frame(
 "a"=c(NA,"No","Yes","Yes","No","No",NA),
 "b"=c(NA,"No","Yes","No","Yes",NA,"No")
   )

【讨论】：