Question

case_when无法产生预期的结果：

我的列表：

library(tidyverse)

1:6%>%
  str_c('var',.)%>%
  map(~assign(.,runif(30,20,100),envir=globalenv()))

tibble<-as_tibble(
  bind_cols(mget(ls(pattern='*v')))
)

cluster<-kmeans(tibble,centers=3)
cluster
tibble$kmeans<-as.factor(cluster[['cluster']])

mylist<-split(tibble,tibble$kmeans)
names(mylist)<-str_c('dataset',seq_along(mylist))

我的代码：

variables<-str_c('var',1:6)

mylist%>%
  map(~mutate_at(.,.vars=vars(variables),
              .funs=funs(.=case_when(
                .%in%c(1:50)~'less',
                .%in%c(51:100)~'more'
              ))))

输出将NAs转换为新变量，而不是less或more。此功能有什么问题？

Answer 1

也许您的意思更像这样：

mylist %>%
  map(~mutate_at(.,.vars=vars(starts_with("var")),
                 .funs=funs(.=case_when(
                   . <= 50 ~ 'less',
                   . > 50 ~ 'more'
                 ))))

但是这仍然很尴尬，变量名不正确，并且实际上没有必要先将其拆分为列表，这使得所有事情都比需要的复杂得多。通常，如果将各组放在一起并重新塑形，事情会更容易处理：

tibble %>%
  gather(key = "var",value = "val",var1:var6) %>%
  mutate(x = case_when(val <= 50 ~ "less",
                       val > 50 ~ "more"))

Answer 2

也许使用ifelse：

cbind(tibble, ifelse(tibble[ , variables] <= 50, "less", "more"))

`dplyr :: case_when`没有给我正确的结果

2 个答案: