dplyr

Question

我有以下問題：

當使用dplyr變異GROUP_BY（）之後的數值列，它如果行僅包含一個值使用時，這是一個NaN的失敗mutate命令。

因此，如果分組列包含一個數字，它正確地歸類爲DBL，但只要有一組只有一個的NaN的一個實例，如dplyr定義組失敗作爲LGL，而所有其他組是dbl。

我的第一個（也是更一般的問題）是： 有沒有辦法告訴dplyr，當使用group_by（）時總是以某種方式定義一個列？

其次，有人可以幫我對這個問題的黑客在下面的MWE解釋說：

# ERROR: This will provide the column defining error mentioned: 

df <- data_frame(a = c(rep(LETTERS[1:2],4),"C"),g = c(rep(LETTERS[5:7],3)), x = c(7, 8,3, 5, 9, 2, 4, 7,8)) %>% tbl_df() 
df <- df %>% group_by(a) %>% mutate_each(funs(sd(., na.rm=TRUE)),x) 

df <- df %>% mutate(Winsorise = ifelse(x>2,2,x)) 

# NO ERROR (as no groups have single entry with NaN): 
df2 <- data_frame(a = c(rep(LETTERS[1:2],4),"C"),g = c(rep(LETTERS[5:7],3)), x = c(7, 8,3, 5, 9, 2, 4, 7,8)) %>% tbl_df() 
df2 <- df2 %>% group_by(a) %>% mutate_each(funs(sd(., na.rm=TRUE)),x) 

# Update the Group for the row with an NA - Works 
df2[9,1] <- "A" 
df2 <- df2 %>% mutate(Winsorise = ifelse(x>3,3,x)) 


# REASON FOR ERROR: What happens for groups with one member = NaN, although we want the winsorise column to be dbl not lgl: 
df3 <- data_frame(g = "A",x = NaN) 
df3 <- df3 %>% mutate(Winsorise = ifelse(x>3,3,x)) 

Answer 1

的原因是，當你正確地在DF3指出，該發生變異結果轉換爲邏輯當源列是NaN/NA時。

爲了規避這一點，投你的答案的數字：

df <- df %>% mutate(Winsorise = as.numeric(ifelse(x>2,2,x))) 

也許@hadley可能能夠解釋爲什麼在發生變異的結果鑄成LGL一些輕？