使用mutate_at时group_by的计算错误
使用mutate_at时group_by的计算错误
提问于 2017-11-17 16:24:04
mutate_at()在与group_by()一起使用时以及在将列位置的数值向量作为第一个(.vars)参数时显示了一个计算错误。
- 使用
R3.4.2和dplyr0.7.4版本时出现问题 - 使用
R3.3.2和dplyr0.5.0时工作正常 - 如果.vars是字符向量(列名)，则工作正常。
示例：
# Create example dataframe
Id <- c('10_1', '10_2', '11_1', '11_2', '11_3', '12_1')
Month <- c(2, 3, 4, 6, 7, 8)
RWA <- c(0, 0, 0, 1.579, NA, 0.379)
dftest = data.frame(Id, Month, RWA)
# Define column to fill NAs
nacol = c('RWA')
# Fill NAs with last period
dftest_2 <- dftest %>%
group_by(Id) %>%
mutate_at(which(names(dftest) %in% nacol),
funs(ifelse(is.na(.),0,.)))Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: object 'NA' not found.更合理的例子说明了问题：
# Create example dataframe
Id <- c('10_1', '10_2', '11_1', '11_3', '11_3', '12_1')
Month <- c(2, 3, 4, 6, 7, 8)
RWA <- c(0, 0, 0, 1.579, NA, 0.379)
dftest = data.frame(Id, Month, RWA)
# Define column to fill NAs
nacol = c('RWA')
# Fill NAs with last period
dftest_2 <- dftest %>%
group_by(Id) %>%
mutate_at(which(names(dftest) %in% nacol),
funs(na.locf(., na.rm=F)))回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-11-17 16:40:17
我们获得NA值的原因是我们从which获得的输出为3，但我们按'Id‘分组，因此之后只有2列。
dftest %>%
group_by(Id) %>%
mutate_at(which(names(dftest) %in% nacol)-1, funs(ifelse(is.na(.),0,.)))
# A tibble: 6 x 3
# Groups: Id [6]
# Id Month RWA
# <fctr> <dbl> <dbl>
#1 10_1 2 0.000
#2 10_2 3 0.000
#3 11_1 4 0.000
#4 11_2 6 1.579
#5 11_3 7 0.000
#6 12_1 8 0.379这里不需要group_by是部分，因为我们正在将其他列中的NA值更改为0。
dftest %>%
mutate_at(which(names(dftest) %in% nacol), funs(ifelse(is.na(.),0,.)))这可能是一个错误，使用基于位置的方法有时是有风险的。更好的选择是使用names
dftest %>%
group_by(Id) %>%
mutate_at(intersect(names(.), nacol), funs(replace(., is.na(.), 0)))注意:在所有这些情况下，都不需要group_by。
另一种选择是从replace_na到tidyr
dftest %>%
tidyr::replace_na(as.list(setNames(0, nacol)))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47355085
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