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case\u when在使用group by时忽略一些参数

group-by dplyr r

J.Sabree · 技术社区 · 2 年前

二者都 在当月的观察中,中低阶级群体至少有5个人。否则,我希望它显示为NA。

library(dplyr)

#Sample dataset
test_data <- tibble(month = c(rep(c("Jan"), 4), rep(c("Feb"), 4)),
                    ses = c(rep(c("High", "Mid", "Mid Low", "Low"), 2)),
                    total = c(10, 20, 4, 30, 9, 11, 40, 60),
                    total_selected = c(9, 10, 8, 3, 8, 6, 8, 6))

#Failed attempt
wrong <- test_data %>%
group_by(month) %>%
  mutate(adjusted_total = case_when(
    ses == "Mid Low" & total[ses == "Mid"] <5 | total[ses == "Low"] <5 ~ NA_real_,
    TRUE ~ total
  ))

使用解决方案编辑

我意识到我的代码有一个拼写错误。首先,我指的是or语句,而不是AND。其次,阈值对于我的数据来说太低了。当我调整到OR语句,并且截止到15时


correct <- tibble(month = c(rep(c("Jan"), 4), rep(c("Feb"), 4)),
                    ses = c(rep(c("High", "Mid", "Mid Low", "Low"), 2)),
                    total = c(10, 20, 4, 30, 9, 11, 40, 60),
                    total_selected = c(9, 10, 8, 3, 8, 6, 8, 6)) %>%
  group_by(month) %>%
  mutate(adjusted_total = case_when(
    ses == "Mid Low" & total[ses == "Mid"] < 15 | total[ses == "Low"] < 15 ~ NA_real_,
    TRUE ~ total
  ))

1 回复 | 直到 2 年前

akrun 2 年前

case_when/ifelse/if_else 所有参数都要求参数长度相同。这里,其中一个逻辑表达式的长度不同。正确的方法是用 any “total”子集的

test_data %>%
group_by(month) %>%
  mutate(adjusted_total = case_when(
    ses == "Mid Low" & any(total[ses  %in% c("Mid", "Low")] < 15) ~ NA_real_,
    TRUE ~ total
  )) %>% 
ungroup

-输出

# A tibble: 8 Ã 5
  month ses     total total_selected adjusted_total
  <chr> <chr>   <dbl>          <dbl>          <dbl>
1 Jan   High       10              9             10
2 Jan   Mid        20             10             20
3 Jan   Mid Low     4              8              4
4 Jan   Low        30              3             30
5 Feb   High        9              8              9
6 Feb   Mid        11              6             11
7 Feb   Mid Low    40              8             NA
8 Feb   Low        60              6             60

replace

test_data %>%
   group_by(month) %>% 
   mutate(adjusted_total = replace(total,
    ses == "Mid Low" & any(total[ses %in% c("Mid", "Low")] < 15), 
    NA)) %>%
   ungroup

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