`case_when` 条件错误，但错误消息无助于弄清楚发生了什么

Question

我不知道在这个看似非常基本的重新编码示例中发生了什么：

library(dplyr)
df = data.frame(hcat = 1:5,
                Q12  = 41:45)

df |> 
  mutate(Q12_test = case_when(hcat <= 3 & Q12 == 41 ~ 40,
                              hcat == 5 & Q12 == 42 ~ 41,
                              hcat == 5 & Q12 == 43 ~ 42,
                              TRUE ~ Q12))

这看起来像是我使用了数百次的标准 case_when 条件，但由于我不明白的原因，它出错了：

<error/dplyr:::mutate_error>
Error in `mutate()`:
! Problem while computing `Q12_test = case_when(...)`.
Caused by error in `case_when()`:

---
Backtrace:
 1. dplyr::mutate(...)
 6. dplyr::case_when(...)

我在这里错过了什么？

注意：我还尝试更改一些代码部分（例如，删除额外的热量条件或第三个条件），但没有任何效果。

更新：好的，罪魁祸首似乎是底部的“全部捕获”条件，即TRUE ~ Q12。如果我把它拿出来，它就会起作用。现在，问题是我怎么能把它留在里面，因为我不想将它们重新编码为 NA，而是只保留原始的 Q12 值。

更新 2：好的，下面的代码可以工作，但我真的不知道，为什么我需要将它包装成一个as.numeric：

df |> 
  mutate(Q12_test = case_when(hcat <= 3 & Q12 == 41 ~ 40,
                              hcat == 5 & Q12 == 42 ~ 41,
                              hcat == 5 & Q12 == 43 ~ 42,
                              TRUE ~ as.numeric(Q12)))

Answer 1

这是因为numeric和integer的混合类型。

case_when 对数据类型非常敏感，所以你必须让变量的类型相同。

> str(df$Q12)
 int [1:5] 41 42 43 44 45
> str(42)
 num 42
> str(42L)
 int 42

您可以使用 L 来生成结果 integer

df %>% 
  mutate(Q12_test = case_when((hcat <= 3 & Q12 == 41) ~ 40L,
                              (hcat == 5 & Q12 == 42) ~ 41L,
                              (hcat == 5 & Q12 == 43) ~ 42L,
                              TRUE ~ Q12))

或Q12numeric。

df %>%
  mutate(Q12 = as.numeric(Q12)) %>%
  mutate(Q12_test = case_when(hcat <= 3 & Q12 == 41 ~ 40,
                              hcat == 5 & Q12 == 42 ~ 41,
                              hcat == 5 & Q12 == 43 ~ 42,
                              TRUE ~ Q12))