R中的IFELSE返回不正确的值答案

【问题标题】：IFELSE in R returning incorrect valuesR中的IFELSE返回不正确的值
【发布时间】：2020-02-27 21:00:34
【问题描述】：

我有一个包含手动输入的分类值的数据框，并且有几个错误。有人清理了坏数据，我将其加载到 R 中并将其与我的其余数据合并。到目前为止一切都很好。

例如，假设这是我在“Value”列中的原始数据（好数据和坏数据的混合）以及“Value_Clean”列中坏数据的更正。显然这是一个小例子，但我的实际数据框有几十个不同值的更正和几千行。

test <- data.frame(ID = c(1, 2, 3)
               , Value = c("Discuss plan", "Discuss plan", "Discuss paln")
               , Value_Clean = c(NA, NA, "Discuss plan"))

我想创建一个名为“Value_Final”的新列，其中包含 ID 1、2 和 3 的“讨论计划”。

我应该能够用 ifelse 来完成这个似乎很简单：

test$Value_Final <- ifelse(is.na(test$Value_Clean), test$Value, test$Value_Clean)

但是，当我这样做时，我会得到以下信息：

> test
  ID        Value  Value_Clean Value_Final
1  1 Discuss plan         <NA>           2
2  2 Discuss plan         <NA>           2
3  3 Discuss paln Discuss plan           1

什么鬼？我觉得我在 R 中用 ifelse 做了类似的事情而没有遇到这个问题，那么发生了什么？

谢谢！

【问题讨论】：

请将数据类型更改为字符以获得结果 test$Value_Clean = as.character(test$Value_Clean) test$Value = as.character(test$Value) test$Value_Final

标签： r if-statement

【解决方案1】：

这是factor 强制转换为整数存储值的情况。可以在创建 data.frame 时使用 stringsAsFactors = FALSE 进行更正

test <- data.frame(ID = c(1, 2, 3)
                , Value = c("Discuss plan", "Discuss plan", "Discuss paln")
                , Value_Clean = c(NA, NA, "Discuss plan"), stringsAsFactors = FALSE)
ifelse(is.na(test$Value_Clean), test$Value, test$Value_Clean)
#[1] "Discuss plan" "Discuss plan" "Discuss plan"

或者如果数据已经创建，那么可以转换为character和as.character

test[1:2] <- lapply(test[1:2], as.character)

或在ifelse 中执行此操作

ifelse(is.na(test$Value_Clean), as.character(test$Value), 
         as.character(test$Value_Clean))

【讨论】：

【解决方案2】：

ifelse的dplyr版本没有这个问题

ifelse(is.na(test$Value_Clean), test$Value, test$Value_Clean)

# [1] 2 2 1


dplyr::if_else(is.na(test$Value_Clean), test$Value, test$Value_Clean)

# [1] Discuss plan Discuss plan Discuss plan
# Levels: Discuss paln Discuss plan

仅供参考，对于这个特定示例，您可以使用 coalesce 代替

dplyr::coalesce(test$Value_Clean, test$Value)
# [1] Discuss plan Discuss plan Discuss plan
# Levels: Discuss plan

【讨论】：

这非常有帮助，感谢您提供有关合并的提示！

【解决方案3】：

您可以尝试 dplyr 和 tibbles 作为替代方案：

library(dplyr)

tibble(ID = c(1, 2, 3)
       , Value = c("Discuss plan", "Discuss plan", "Discuss plan")
       , Value_Clean = c(NA, NA, "Discuss plan")) %>% 
  mutate(Value_Final = ifelse(is.na(Value_Clean), Value, Value_Clean))

默认情况下，tibbles 不会将字符列转换为因子，这在很多情况下都很方便

编辑：使用 as_tibble(dataframe) 将现有数据帧转换为 tibble

【讨论】：

请注意，as_tibble 不会将因子转换为字符，因此您仍然会在此处获得 ifelse 的数字输出