dplyr reihenweise mutieren mit benutzerdefinierter Funktion gibt unerwartetes NA zurück

Question

Ich habe einen Datensatz mit zwei Spalten, die ich zu einer einzigen Spalte kombinieren möchte, mit dplyr rowwise mutate und einer benutzerdefinierten Funktion. Seltsamerweise für die zweite Reihe, die einem bestimmten Muster entspricht (aber nicht das erste oder nachfolgende), bekomme ich NA als Rückgabewert. Unten ist ein Beispiel:

my.func <- function(alpha, beta) { 
    if(!is.na(beta) & beta) { 
    return("c") 
    } else if(is.na(alpha)) { 
    return(as.character(NA)) 
    } else if (alpha == "a") { 
    return("a") 
    } else if (alpha == "b") { 
    return("b") 
    } else { 
    return(as.character(NA)) 
    } 
} 

tmp <- data.frame(obs = 1:7, 
        dt = c('2016-03-15 17:35:46','2016-03-15 18:45:47','2016-03-15 19:22:17','2016-03-15 19:23:45','2016-03-15 20:21:55','2016-03-15 21:20:10','2016-03-15 22:18:34'), 
        one = c(NA,"a","a","a","b","a","b"), two = c(NA,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,FALSE)) 

tmp2 <- tmp %>% rowwise() %>% mutate(three = my.func(one, two)) 

Dies führt zu einem NA in Reihe drei, Spalte drei, wenn für die Zeile oben, mit dem exakt gleichen Eingang, es in „a“ geführt.

Answer 1

ich nicht genau verstehen, warum Ihr Code nicht funktioniert, aber das scheint folgendes zu tun, was Sie erwarten:

tmp2 <- tmp %>% mutate(three = mapply(my.func, one, two)) 

>tmp2 

    obs     dt one two three 
1 1 2016-03-15 17:35:46 <NA> NA <NA> 
2 2 2016-03-15 18:45:47 a FALSE  a 
3 3 2016-03-15 19:22:17 a FALSE  a 
4 4 2016-03-15 19:23:45 a FALSE  a 
5 5 2016-03-15 20:21:55 b FALSE  b 
6 6 2016-03-15 21:20:10 a TRUE  c 
7 7 2016-03-15 22:18:34 b FALSE  b