dplyr mutate 中的递归错误答案

【问题标题】：recursive error in dplyr mutatedplyr mutate 中的递归错误
【发布时间】：2015-08-03 03:28:57
【问题描述】：

刚刚学习 dplyr（和 R），我不明白为什么会失败或正确的方法是什么。我正在寻找一般解释，而不是针对这个人为数据集的特定解释。

假设我有 3 个带有乘数的文件大小，我想将它们组合成一个数字列。

require(dplyr)

m <- data.frame(
    K = 1E3, 
    M = 1E6, 
    G = 1E9
)

s <- data.frame(
    size = 1:3,
    mult = c('K', 'M', 'G')
)

现在我想将大小乘以它的乘数，所以我尝试了：

mutate(s, total = size * m[[mult]])

#Error in .subset2(x, i, exact = exact) : 
#    recursive indexing failed at level 2

这会引发错误。我也试过了：

mutate(s, total = size * as.numeric(m[mult]))

#1    1    K 1e+06
#2    2    M 2e+09
#3    3    G 3e+03

这比错误更糟糕（错误答案）！

我尝试了很多其他排列，但找不到答案。

提前致谢！

编辑：
（或者这应该是另一个问题）
akrun 的回答效果很好，我以为我理解了，但是如果我

rbind(s, c(4, NA))

然后将变异更新为

mutate(s, total = size * 
    ifelse(is.na(mult), 1,
        unlist(m[as.character(mult)])

它再次崩溃，“选择了未定义的列”

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

“mult”列是“factor”类。将其转换为 'character' 以对 'm'、'unlist' 进行子集化，然后与 'size' 相乘

 mutate(s, new= size*unlist(m[as.character(mult)]))
 #  size mult   new
 #1    1    K 1e+03
 #2    2    M 2e+06
 #3    3    G 3e+09

如果我们查看“因素”列如何根据“级别”起作用

 m[s$mult]
 #    M     G    K
 #1 1e+06 1e+09 1000

我们通过在names(m) 和levels(s$mult) 之间使用match 得到相同的输出顺序

  m[match(names(m), levels(s$mult))]
  #    M     G    K
  #1 1e+06 1e+09 1000

所以，这可能是您得到不同结果的原因

【讨论】：

所以，如果我理解正确，在我的第二个示例中，'K' 被强制转换为数字 2（因为它的因子级别），然后检索 m[2] 而不是 m[['K' ]]。这就说得通了。谢谢你。（R 不是一门容易上手的语言。）
@bob 我猜这里可能就是这种情况。

【解决方案2】：

如果你不介意改变m的数据结构，你可以使用

# change m to a table
m = as.data.frame(t(m))
m$mult = rownames(m)
colnames(m)[which(colnames(m) == "V1")] = "value"

# to avoid indexing
s %>% 
  inner_join(m) %>% 
  mutate(total = size*value) %>% 
  select(size, mult, total)

以保持更多 dplyr 为基础。

编辑：虽然它有效，但您可能需要注意列中的数据类型

【讨论】：