Typkonflikte vermeiden mit dplyr :: case_when

Question

Ich versuche dplyr::case_when innerhalb dplyr::mutate zu verwenden, um eine neue Variable zu erstellen, wo ich einige Werte auf fehlende und andere Werte gleichzeitig recode.

Allerdings, wenn ich versuche, Werte zu NA zu setzen, bekomme ich eine Fehlermeldung, dass wir die Variable new weil NA s logisch nicht schaffen können:

Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: must be type double, not logical.

Gibt es einen Weg, um Werte zu NA setzen in ein nicht logischer Vektor in einem Datenrahmen mit diesem?

library(dplyr)  

# Create data 
df <- data.frame(old = 1:3) 

# Create new variable 
df <- df %>% dplyr::mutate(new = dplyr::case_when(old == 1 ~ 5, 
                old == 2 ~ NA, 
                TRUE ~ old)) 

# Desired output 
c(5, NA, 3) 

Answer 1

Wie gesagt in ?case_when:

All RHSs must evaluate to the same type of vector.

Sie haben tatsächlich zwei Möglichkeiten:

1) Erstellen Sie new als numerischer Vektor

df <- df %>% mutate(new = case_when(old == 1 ~ 5, 
            old == 2 ~ NA_real_, 
            TRUE ~ as.numeric(old))) 

Beachten Sie, dass NA_real_ ist das numerische Version von NA, und dass Sie old in numerisch konvertieren müssen, da Sie es als eine Ganzzahl in Ihrem ursprünglichen Dataframe erstellt haben.

Sie erhalten:

str(df) 
# 'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
# $ old: int 1 2 3 
# $ new: num 5 NA 3 

2) Erstellen new als Integer-Vektor

df <- df %>% mutate(new = case_when(old == 1 ~ 5L, 
            old == 2 ~ NA_integer_, 
            TRUE ~ old)) 

Hier 5L Kräfte 5 in den Integer-Typ, und NA_integer die ganzzahlige Version von NA.

Dieses Mal new ist integer:

str(df) 
# 'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
# $ old: int 1 2 3 
# $ new: int 5 NA 3 

Answer 2

Versuchen Sie das?

df %>% dplyr::mutate(new = dplyr::case_when(.$old == 1 ~ 5, 
                .$old == 2 ~ NA_real_, 
                TRUE~.$old)) 

> df 
    old new 
1 1 5 
2 2 NA 
3 3 3