【问题标题】：Why are the NAs being ignored while I'm using the ifelse/mutate functions?为什么在我使用 ifelse/mutate 函数时忽略 NA？
【发布时间】：2019-12-03 02:33:56
【问题描述】：

所以我有一个数据框，其中包含多个不同物种的出现和一个“new_name”空列，我想用 mutate/ifelse 填充。基本上我希望根据这些条件填写 new_name：如果状态是 unaccepter，我希望 new_name 是“valid_name”的值，如果状态被接受或 NA，我希望 new_name 采用“species”的值。这是我的数据框结构的示例： '''

数据框示例

         species           valid_name                 new_name    status
1.  Tilapia guineensis |         NA                 |  NA       | NA

2.     Tilapia zillii  |  Hippocampus trimaculatus  |  NA       | unaccepted

3. Fundulus rubrifrons |  Hippocampus trimaculatus  |  NA       | unaccepted

4.  Eutrigla gurnardus |  Bougainvillia supercili   |  NA       | accepted

5.   Sprattus sprattus |        NA                  |  NA       | NA

6.        Gadus morhua |  Aglantha digitale         |  NA       | accepted

´´´

到目前为止，我尝试了以下方法：

df<-df%>%
  mutate(new_name = ifelse(status=="unaccepted",valid_name,ifelse(status=="accepted" | is.na(status),species,NA)))

因此，此代码仅适用于没有 NA 的“状态”值。否则它只会忽略 NA 并且什么也不做。所以数据框变成了这样：

             species           valid_name                 new_name    status
    1.  Tilapia guineensis |         NA                 |  Tilapia guineensis             | NA
    
    2.     Tilapia zillii  |  Hippocampus trimaculatus  |  Hippocampus trimaculatus   | unaccepted
    
    3. Fundulus rubrifrons |  Hippocampus trimaculatus  |  Hippocampus trimaculatus   | unaccepted
    
    4.  Eutrigla gurnardus |  Bougainvillia supercili   |  Eutrigla gurnardus         | accepted
    
    5.   Sprattus sprattus |        NA                  |  Sprattus sprattus             | NA
    
    6.        Gadus morhua |  Aglantha digitale         |  Gadus morhua               | accepted

提前感谢您的任何回答

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

如果我们使用==，请确保还添加is.na 以返回 TRUE/FALSE，否则，NA 将保持为 NA

library(dplyr)
df%>%
  mutate(new_name = ifelse(status=="unaccepted" & !is.na(status),valid_name,
           ifelse(status=="accepted" & !is.na(status),species,species)))
#      species               valid_name     status                 new_name
#1  Tilapia guineensis                     <NA>       <NA>       Tilapia guineensis
#2      Tilapia zillii Hippocampus trimaculatus unaccepted Hippocampus trimaculatus
#3 Fundulus rubrifrons Hippocampus trimaculatus unaccepted Hippocampus trimaculatus
#4  Eutrigla gurnardus  Bougainvillia supercili   accepted       Eutrigla gurnardus
#5   Sprattus sprattus                     <NA>       <NA>        Sprattus sprattus
#6        Gadus morhua        Aglantha digitale   accepted             Gadus morhua

另一种选择是使用%in%，它将为 NA 返回 FALSE

df%>%
  mutate(new_name = ifelse(status %in% "unaccepted" ,valid_name,
           ifelse(status %in% "accepted",species, species)))

使用可重现的示例

v1 <- c('a', 'b', NA)
v1 == 'a'
#[1]  TRUE FALSE    NA  ####

v1 %in% 'a'
#[1]  TRUE FALSE FALSE

数据

df <- structure(list(species = c("Tilapia guineensis", "Tilapia zillii", 
"Fundulus rubrifrons", "Eutrigla gurnardus", "Sprattus sprattus", 
"Gadus morhua"), valid_name = c(NA, "Hippocampus trimaculatus", 
"Hippocampus trimaculatus", "Bougainvillia supercili", NA, 
"Aglantha digitale"
), status = c(NA, "unaccepted", "unaccepted", "accepted", NA, 
"accepted")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

【讨论】：

感谢您的回答，当状态为 NA 时，我希望“新名称”获取“名称”列的数据，但我无法做到。 “new_name”列完全按照我想要的方式填充，除非状态为 NA。
你是对的，很抱歉我给出的输出是磨损的，我会澄清

【解决方案2】：

我想提供一个使用dplyr 中的case_when 的替代方法，它提供了一种很好且直观的语法：

library(dplyr)
df <- structure(list(species = c("Tilapia guineensis", "Tilapia zillii", 
                                                                 "Fundulus rubrifrons", "Eutrigla gurnardus", "Sprattus sprattus", 
                                                                 "Gadus morhua"), valid_name = c(NA, "Hippocampus trimaculatus", 
                                                                                                                                "Hippocampus trimaculatus", "Bougainvillia supercili", NA, 
                                                                                                                                "Aglantha digitale"
                                                                 ), status = c(NA, "unaccepted", "unaccepted", "accepted", NA, 
                                                                                            "accepted")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

df <- df %>% 
    mutate(new_name = case_when(
        status == "unaccepted" ~ valid_name,
        status == "accepted" | is.na(status) ~ species
    ))

【讨论】：