dplyr Fehler: seltsames Problem bei der Kombination von group_by, mutiere und ifelse. Ist es ein Fehler?

Question

Ich habe seltsame Probleme mit dplyr und Kombination von group_by, muate und ifelse. Betrachten Sie die folgende data.frame

> df1 
    crawl.id group.id hits.diff 
1  1  1  NA 
2  1  2  NA 
3  2  2   0 
4  1  3  NA 
5  1  3  NA 
6  1  3  NA 

Wenn ich es den folgenden Code verwenden

library(dplyr) 
df1 %>% 
    group_by(group.id) %>% 
    mutate(hits.consumed = ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0)) 

Aus irgendeinem Grund, den ich

Error: incompatible types, expecting a logical vector** 

jedoch erhalten, das Entfernen entweder group_by() oder ifelse alles wie erwartet funktioniert :

df1 %>% 
    mutate(hits.consumed = ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0)) 

crawl.id group.id hits.diff hits.consumed 
1  1  1  NA   NA 
2  1  2  NA   NA 
3  2  2   0    0 
4  1  3  NA   NA 
5  1  3  NA   NA 
6  1  3  NA   NA 

df1 %>% 
    group_by(group.id) %>% 
    mutate(hits.consumed = -hits.diff) 

    crawl.id group.id hits.diff hits.consumed 
1  1  1  NA   NA 
2  1  2  NA   NA 
3  2  2   0    0 
4  1  3  NA   NA 
5  1  3  NA   NA 
6  1  3  NA   NA 

Ist es ein Fehler oder eine Funktion? Kann das jemand replizieren? Was ist das Besondere an dieser speziellen Kombination von group_by, mutate und ifelse, die es zum Scheitern bringt?

Meine eigene Forschung führte mich hier: https://github.com/hadley/dplyr/issues/464 was darauf hindeutet, dass es jetzt behoben werden sollte.

Hier ist dput(df1):

structure(list(crawl.id = c(1, 1, 2, 1, 1, 1), group.id = structure(c(1L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), 
    hits.diff = c(NA, NA, 0, NA, NA, NA)), .Names = c("crawl.id", 
"group.id", "hits.diff"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame") 

Answer 1

es in as.numeric alle Wickeln Sie das Ausgabeformat zu erzwingen, so dass die NA s, die logical standardmäßig sind, nicht die Klasse der Ausgangsgröße außer Kraft setzen:

df1 %>% 
    group_by(group.id) %>% 
    mutate(hits.consumed = as.numeric(ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0))) 

# crawl.id group.id hits.diff hits.consumed 
#1  1  1  NA   NA 
#2  1  2  NA   NA 
#3  2  2   0    0 
#4  1  3  NA   NA 
#5  1  3  NA   NA 
#6  1  3  NA   NA 

Ziemlich sicher, dass dies das gleiche Problem wie hier: Custom sum function in dplyr returns inconsistent results, da dieses Ergebnis legt nahe:

out <- df1[1:2,] %>% mutate(hits.consumed = ifelse(hits.diff <= 0, -hits.diff, 0)) 
class(out$hits.consumed) 
#[1] "logical" 
out <- df1[1:3,] %>% mutate(hits.consumed = ifelse(hits.diff <= 0, -hits.diff, 0)) 
class(out$hits.consumed) 
#[1] "numeric"