mutate_at 使用 group_by 时的评估错误

Question

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) 参数进行插值时显示评估错误。

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.

证明问题的更明智的例子：

# 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)))

Answer 1

我们得到 NA 值的原因是我们从 which 得到的输出是 3，但我们按 'Id' 分组，所以在那之后只有 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 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

另一个选项是 replace_na 来自 tidyr

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

mutate_at 使用 group_by 时的评估错误

mutate_at evaluation error when using group_by

r

dplyr

tidyverse