我想在dplyr的mutate中使用switch语句。我有一个简单的函数，执行某些操作，并且经由开关分配的替代值，例如：在dplyr的mutate中使用switch语句

convert_am <- function(x) { 
    x <- as.character(x) 
    switch(x, 
      "0" = FALSE, 
      "1" = TRUE, 
      NA) 
}

这个工作过程需要时施加到标量：

>> convert_am(1) 
[1] TRUE 
>> convert_am(2) 
[1] NA 
>> convert_am(0) 
[1] FALSE

我想在等效的结果到达通过mutate电话：

mtcars %>% mutate(am = convert_am(am))

这种失败：

Error in mutate_impl(.data, dots) : Evaluation error: EXPR must be a length 1 vector.

我明白，这是因为传递到切换值AR不是单一的，如实施例中：

convert_am(c(1,2,2)) Error in switch(x, 0 = FALSE, 1 = TRUE, NA) : EXPR must be a length 1 vector

矢量

尝试也向量化得到所需的结果：

convert_am <- function(x) { 
    x <- as.character(x) 

    fun_switch <- function(x) { 
     switch(x, 
       "0" = FALSE, 
       "1" = TRUE, 
       NA) 
    } 

    vf <- Vectorize(fun_switch, "x") 
} 

>> mtcars %>% mutate(am = convert_am(am)) 
Error in mutate_impl(.data, dots) : 
    Column `am` is of unsupported type function

备注

我知道在dplyr case_when，我没有兴趣使用它，我只是在做发生变异
的理想解决方案里面switch工作将允许进一步扩展使用mutate_at与作为.传递的变量感兴趣

来源

2017-10-18 Konrad

我认为你需要Vectorize'convert_am'而不是'fun_switch'？试试例如'mtcars％>％mutate（am = Vectorize（convert_am）（am））'。你在那里做了什么返回一个'vf'函数（参见'Vectorize'） – konvas

@konvas公平点，随时发布工作解决方案。它比任何东西都更有趣，我认为，所有的包装都会因为切换东西而产生很多效率，但我希望能够完成一个有效的例子。 – Konrad

事实上，这根本没有效率，你可以使用'do'而不是矢量化。我会尝试使用'case_when'，因为这就是它的存在，但假设你有你不想使用它的原因:) – konvas

switch没有矢量所以效率就需要使用ifelse或case_when - 但你的问题是专门关于switch，您可以通过矢量化，如实现你想要的

convert_am <- Vectorize(function(x) { 
    x <- as.character(x) 
    switch(x, 
     "0" = FALSE, 
     "1" = TRUE, 
     NA) 
})

或

convert_am <- function(x) { 
    x <- as.character(x) 
    sapply(x, function(xx) switch(xx, 
     "0" = FALSE, 
     "1" = TRUE, 
     NA)) 
}

他们都是低效的，因为它们涉及的引擎盖下一个循环。

来源

2017-10-18 15:57:11 konvas

在dplyr的mutate中使用switch语句

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