dplyr mutate_at和ifelse（）未向量化

Question

我试图在数据框中的mutate_at集上使用mutate_at 。 但是，当我使用的功能是ifelse ，它似乎没有被向量化。

例如，下面的代码应提供与原始输入相同的输出。

set.seed(1)
stack_names <- c('a','c','d','e')
stack_df <- data.frame(a = 1:10, b = 11:20, c = 21:30, d = rep(1, 10), e = rnorm(10))

#     a  b  c d          e
# 1   1 11 21 1 -0.6264538
# 2   2 12 22 1  0.1836433
# 3   3 13 23 1 -0.8356286
# 4   4 14 24 1  1.5952808
# 5   5 15 25 1  0.3295078
# 6   6 16 26 1 -0.8204684
# 7   7 17 27 1  0.4874291
# 8   8 18 28 1  0.7383247
# 9   9 19 29 1  0.5757814
# 10 10 20 30 1 -0.3053884

stack_df %>% mutate_at(.vars = vars(one_of(stack_names)), 
                         funs(ifelse(length(unique(.)) == 1, ., .)))
#    a  b  c d          e
# 1  1 11 21 1 -0.6264538
# 2  1 12 21 1 -0.6264538
# 3  1 13 21 1 -0.6264538
# 4  1 14 21 1 -0.6264538
# 5  1 15 21 1 -0.6264538
# 6  1 16 21 1 -0.6264538
# 7  1 17 21 1 -0.6264538
# 8  1 18 21 1 -0.6264538
# 9  1 19 21 1 -0.6264538
# 10 1 20 21 1 -0.6264538

这是ifelse的已知行为吗？ 当我尝试类似的代码但使用其他功能时，它可以正常工作。

stack_df %>% mutate_at(.vars = vars(one_of(stack_names)), 
                           funs(. + mean(.)))
#       a  b    c d          e
# 1   6.5 11 46.5 2 -0.4942510
# 2   7.5 12 47.5 2  0.3158461
# 3   8.5 13 48.5 2 -0.7034258
# 4   9.5 14 49.5 2  1.7274836
# 5  10.5 15 50.5 2  0.4617106
# 6  11.5 16 51.5 2 -0.6882656
# 7  12.5 17 52.5 2  0.6196318
# 8  13.5 18 53.5 2  0.8705275
# 9  14.5 19 54.5 2  0.7079841
# 10 15.5 20 55.5 2 -0.1731856

Answer 1

ifelse第一个参数是长度为1的逻辑向量。您只会以这种方式获得一个值。 看到

ifelse(TRUE, 5:1, 1:5)
# [1] 5    # one 1 value returned, not 5

并且当您测试length(unique(.)) == 1 ，将只获得一个TRUE或FALSE，这取决于列中的所有值是否相同。

ifelse所有参数都应具有相同的长度。 目前尚不清楚您实际上在做什么，因此解决方案可能不清楚。 似乎您可能只想有条件地执行mutate或使用mutate_if或某种形式。 也许您只需要一个常规的if语句。

myfun <- function(x) {
    if (length(unique(x)) == 1) x else x
}
stack_df %>% mutate_at(.vars = vars(one_of(stack_names)), funs(myfun))