使用group_by时mutate_at评估错误

时间:2017-11-17 16:24:04

标签: r dplyr tidyverse mutate

mutate_at()显示与group_by()一起使用时以及将列位置的数字向量作为第一个(.vars)参数进行插入时的评估错误。

  • 使用R 3.4.2和dplyr 0.7.4版本
  • 时会出现问题
  • 使用R 3.3.2和dplyr 0.5.0
  • 时工作正常
  • 如果.vars是字符向量(列名称)
  • ,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.

更明智的例子证明问题:

# 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)))

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

我们获得NA值的原因是我们从which得到的输出是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

此处不需要group_by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会有风险。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,不需要group_by

另一个选项是来自replace_na

tidyr
dftest %>%
    tidyr::replace_na(as.list(setNames(0, nacol)))