Question

我对重塑数据帧感兴趣，但我不想使用像平均值这样的标准dcast函数，而是想使用自定义函数。具体来说，我对使用ifelse语句分配二进制值感兴趣。

这是一个可重复的例子：

# dataframe that includes extraneous information
df <- data.frame(sale_id=c(1,1,1,2,2,2,3,3,4,5),project_id=c(501,502,503,501,502,503,501,502,504,505),
             sale_year=c(1990,1991,1993,1990,1992,1990,1991,1993,1990,1992),
             var1=c(5,4,3,6,5,4,4,7,2,9),var2=c(7,3,4,8,5,8,2,3,5,7))

# list of the variables I actually need (I don't need 'sale_year')
varlist <- c("var1","var2")

# selecting out id variables and variables I'm interested in manipulating
dfvars <- df[,c("sale_id","project_id",varlist)]

# melt dataframe
library(reshape2)
mdata <- melt(dfvars, id=c('sale_id','project_id'))

# create custom ifelse function, assign '1' if mean is above a critical value, and '0' if not
funx <- function(u){ifelse(mean(u)>5,1,0)}

# cast data using this function
cdata <- dcast(mdata, sale_id~variable, funx)

如果我只使用标准函数，例如mean（ex）：

，它就有效

cdata <- dcast(mdata, sale_id~variable, mean)

但是使用我的ifelse（）函数，我得到一个关于数据类型（逻辑与双重）的错误，这对我来说没有意义，因为“mean（u）＆gt; 5”的结果应该返回逻辑结果（TRUE或FALSE），然后由ifelse（）部分使用。

Answer 1

我认为这与类型强制的细节有关。对于某些观察集，您的自定义函数的返回被视为double，但在其他观察中则是合乎逻辑的。当您明确返回类型时，代码可以正常工作。

示例：

# Works
funx1 <- function(u){ifelse(mean(u)>5,TRUE,FALSE)}
funx2 <- function(u){as.logical(ifelse(mean(u)>5,1,0))}
funx3 <- function(u){as.numeric(ifelse(mean(u)>5,1,0))}

使用带有dcast

1 个答案: