使用 mutate 和 case_when (R) 通過多個條件創建新變量的函數

Question

我正在嘗試創建一個函數來比較變量 1 和 2，並根據它們是否匹配創建第三個變量。 我需要這樣做 > 25 次（對於不同的變量組合），這就是為什么我想創建一個函數而不是僅僅使用 mutate 和 case_when。

我對 R 很陌生，所以這主要是從其他有用的堆棧溢出帖子和雜項教程拼湊而成的。

這是我嘗試過的：

determine_match <- function(df, col_a, col_b){


col_a <- enquo(col_a)
  col_b <- enquo(col_b)
  newvar <- paste0(quo_name(col_a), quo_name(col_b))
  df <- df %>% mutate(!!newvar:= case_when(
    !!col_a == '1' & !!col_b =='Yes' ~ 'Match',
    !!col_a == '0' & !! col_b == 'No' ~ 'Match',
    !!col_a == '1' & !!col_b == 'No' ~ 'No Match',
    !!col_a == '0' & !!col_b == 'Yes' ~ 'No Match',
    is.na(!!col_a) | is.na(!!col_b) ~ NA_character_,
    TRUE ~ 'Error'
  )) 
}

我在這個數據集上測試了它：

test1 <- c('1', '0', '1', '1', '0', NA)
test2 <- c('Yes', 'No', 'No,', NA, 'Yes', NA)
id <- c(1,2,3,4,5,6)
testing.df <- data.frame(id, test1, test2)

我沒有收到錯誤，但是當我使用打印語句運行該函數時，它只返回 newvar 的字符串名稱，而不會更改實際的數據框。

我也試過testing.df %>% mutate(testing3 = funs(determine_match(testing.df, testing1, testing2)))和testing.df %>% mutate(testing3 = funs(determine_match(testing.df, testing1, testing2)))給了我~determine_match(testing.df, testing1, testing2)

不確定問題是功能問題還是應用嘗試問題，還是兩者兼而有之。

希望好心人幫幫忙，謝謝！！

Answer 1

您需要return結果，添加return(df) （甚至只是df ）作為函數的最后一行。

如果您不擔心除您明確提及的輸入值以外的輸入值（ "0" 、 "1" 、 NA表示col_a和"Yes" 、 "No" 、 NA表示col_b ），您可以將條件簡化為這（對於“簡化”的某些定義——它肯定更短）。

determine_match <- function(df, col_a, col_b) {
  col_a <- enquo(col_a)
  col_b <- enquo(col_b)
  newvar <- paste0(quo_name(col_a), quo_name(col_b))
  df <- df %>% mutate(
    !!newvar := 
      c("No Match", "Match")[((!!col_a == '1') == (!!col_b == 'Yes')) + 1]
    )
  return(df)
}