关于r：使用`dplyr`创建仅为数据子集定义的新变量

create new variable defined only for a subset of the data using `dplyr`

日期：考虑这个exampleP＞＜／

1 2	set.seed(1234567) mydf <- data.frame(var1 = runif(10), var2 = c(runif(5), rep(NA, 5)))

矢量函数的this和that example，不幸的是他/她，当一个触发器安Arguments of the error is NAP＞＜／

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myfn <- function(x, y){
sum(x:y)
}
myfn <- Vectorize(myfn)

现在，在链的中间dplyrof using need to New myfn创建变量。这个新变种(var3)is only when are not var1定义和var2NA。P＞＜／

我知道最常见的溶液ifelseis to使用情况相似。something like this。P＞＜／

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mydf %>%
mutate(var3 = ifelse(
test = is.na(var2),
yes = NA,
no = myfn(var1, var2)))

but this does not work在我的房子，因为ifelse啊真的passes the Whole var1布尔向量var2to not just the myfn和testis when FALSE子载体。因为它myfn断裂和断裂在NAreceives每当。P＞＜／

我是聪明的，dplyrthis is the solution for？(我认为)解决方案使用多dplyrfor this没有兴趣，但我只是在dplyr友好的解决方案)P＞＜／

它可以帮助我occurred to that filter和可读的作品真的很dplyry队列与布尔P＞＜／

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mydf %>%
filter(!is.na(var2)) %>%
mutate(var3 = myfn(var1, var2))

var1 var2 var3
1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
5 0.76750970 0.81845788 0.76750970

但我会保存在这个临时对象中创建，然后在与原始数据的var3NA把背在一起的日期(as the same as是知道原因的unfilterthat some have the suggested does not exist，yet，…)。P＞＜／

我只是想说明to the输出队列，这produces恩(不使用在所有的dplyr)：P＞＜／

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mydf$var3 <- NA
index <- !is.na(mydf$var2)
mydf$var3[index] <- myfn(mydf$var1[index], mydf$var2[index])
mydf

> mydf
var1 var2 var3
1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
5 0.76750970 0.81845788 0.76750970
6 0.48005398 NA NA
7 0.08837960 NA NA
8 0.86294587 NA NA
9 0.49660306 NA NA
10 0.85350403 NA NA

编辑：P＞＜／

的解决方案，因为它的krlmlr' accepted"就是我寻找：清晰，简明和可读的代码，easily effortlessly集成在dplyr链。example for this我如何看，这样的解决方案。P＞＜／

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mydf %>%
rowwise %>%
mutate(var3 = if(is.na(var2)) NA else myfn(var1, var2))

不管一个人多，As在他的答案krlmlr角@超时操作模式，行行有在条款的成本和性能。它可能不重要集合的日期或时间为小单操作空气日期2010年1月17日，but for millions of the operation sets or语言时代，它是considerable。对了，这是比较使用的解决方案和三microbenchmark(基础和应用，dyplr data.table过空气日期2010年1月17日)在somewhat集(not大规模或什么，只是使用instead of 1000 10在我原来的example)。P＞＜／

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library(data.table)
library(dplyr)

set.seed(1234567)
mydf <- data.frame(var1 = runif(1000), var2 = c(runif(500), rep(NA, 500)))

myfn <- function(x, y){
sum(x:y)
}
myfn <- Vectorize(myfn)

using_base <- function(){
mydf$var3 <- NA
index <- !is.na(mydf$var2)
mydf$var3[index] <- myfn(mydf$var1[index], mydf$var2[index])
}

using_dplyr <- function(){
mydf <- mydf %>%
rowwise %>%
mutate(var3 = if(is.na(var2)) NA else myfn(var1, var2))
}

using_datatable <- function(){
setDT(mydf)[!is.na(var2), var3 := myfn(var1, var2)]
}

library(microbenchmark)
mbm <- microbenchmark(
using_base(), using_dplyr(), using_datatable(),
times = 1000)

library(ggplot2)
autoplot(mbm)

enter image description here P＞＜／

和As You can see，the solution is using rowwisedplyrconsiderably slower比data.tablerivals base和ITS。P＞＜／

相关讨论

你可以考虑使用data.table，因为dplyr目前不支持就地突变，这是你似乎在寻找的。

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library(data.table)
setDT(mydf)[!is.na(var2), var3 := myfn(var1, var2)]
# var1 var2 var3
# 1: 0.56226084 0.62588794 0.56226084
# 2: 0.72649850 0.24145251 0.72649850
# 3: 0.91524985 0.03768974 0.91524985
# 4: 0.02969437 0.51659297 0.02969437
# 5: 0.76750970 0.81845788 0.76750970
# 6: 0.48005398 NA NA
# 7: 0.08837960 NA NA
# 8: 0.86294587 NA NA
# 9: 0.49660306 NA NA
#10: 0.85350403 NA NA

相关讨论

以下是可以在dplyr管道中使用的其他两个选项：

a)带有临时变量

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mutate(mydf, temp = !(is.na(var1) | is.na(var2)),
var3 = replace(NA, temp, myfn(var1[temp], var2[temp])),
temp = NULL)
# var1 var2 var3
#1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
#2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
#3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
#4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
#5 0.76750970 0.81845788 0.76750970
#6 0.48005398 NA NA
#7 0.08837960 NA NA
#8 0.86294587 NA NA
#9 0.49660306 NA NA
#10 0.85350403 NA NA

。

b)具有包装功能(不改变原来的myfn：

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myfn2 <- function(x, y) {
i <- !(is.na(x) | is.na(y))
res <- rep(NA, length(x))
res[i] <- myfn(x[i], y[i])
res
}

mutate(mydf, var3 = myfn2(var1, var2))
# var1 var2 var3
#1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
#2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
#3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
#4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
#5 0.76750970 0.81845788 0.76750970
#6 0.48005398 NA NA
#7 0.08837960 NA NA
#8 0.86294587 NA NA
#9 0.49660306 NA NA
#10 0.85350403 NA NA

如果您的原始函数没有向量化，并且不能处理某些输入，那么使用Vectorize()对其进行向量化时没有性能优势。相反，使用dplyr::rowwise()逐行操作：

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iris %>%
rowwise %>%
mutate(x = if (Sepal.Length < 5) 1 else NA) %>%
ungroup

号

注意，这里使用if是完全安全的，因为输入的长度为1。

相关讨论

这是一个采用Python式乞求宽恕而不是请求许可的伟大案例。

您可以使用tryCatch解决此问题，并完全避免条件测试：

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myfn <- function(x, y){
tryCatch(sum(x:y), error = function(e) NA)
}

。

然后

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myfn <- Vectorize(myfn)
mydf %>%
mutate(var3 = myfn(var1, var2))

。

给出所需的结果

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var1 var2 var3
1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
5 0.76750970 0.81845788 0.76750970
6 0.48005398 NA NA
7 0.08837960 NA NA
8 0.86294587 NA NA
9 0.49660306 NA NA
10 0.85350403 NA NA

附录

当然，最好只将NA传递给正确的错误类型，即

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> tryCatch(sum(NA:NA), error = function(e) print(str(e)))
List of 2
$ message: chr"NA/NaN argument"
$ call : language NA:NA
- attr(*,"class")= chr [1:3]"simpleError""error""condition"
NULL

。

相关讨论

您可以在完整的行上运行该函数，然后用NA绑定这些行(尽管这比if更为迂回)。else方法：

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mydf %>% filter(complete.cases(.)) %>%
mutate(var3 = myfn(var1, var2)) %>%
bind_rows(mydf %>% filter(!complete.cases(.)))

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var1 var2 var3
(dbl) (dbl) (dbl)
1 0.56226084 0.62588794 0.56226084
2 0.72649850 0.24145251 0.72649850
3 0.91524985 0.03768974 0.91524985
4 0.02969437 0.51659297 0.02969437
5 0.76750970 0.81845788 0.76750970
6 0.48005398 NA NA
7 0.08837960 NA NA
8 0.86294587 NA NA
9 0.49660306 NA NA
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