在分组数据框中使用 case_when 时出错（因为它评估所有条件）

Question

我有一个像这样的数据框：

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df <- data.frame(group   = c(1, 1, 1, 2, 2, 2),\n                 var     = c(1, 2, 3, 2, 3, 4),\n                 value   = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),\n                 ranking = c(1, 2, 3, 1, 2, 3))\n\n  group var value ranking\n1     1   1     1       1\n2     1   2     2       2\n3     1   3     3       3\n4     2   2     4       1\n5     2   3     5       2\n6     2   4     6       3\n

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我想做的事：

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Group byvar然后取第 1 组的排名（如果group == 1该组中存在 的行），否则采用现有排名或（如果组为 2）在排名中添加某个数字。因此，通过将仅存在于一组（特别是第二组）的那些排名添加到末尾，可以算是一种“加入”排名。

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这是我的代码：

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df |> \n  group_by(var) |> \n  mutate(ranking = case_when(n() == 2   ~ ranking[group == 1],\n                             group == 1 ~ ranking,\n                             group == 2 ~ ranking + 3))\n

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这给出了一个错误：

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Error in `mutate()`:\n\xe2\x84\xb9 In argument: `ranking = case_when(...)`.\n\xe2\x84\xb9 In group 4: `var = 4`.\nCaused by error:\n! `ranking` must be size 1, not 0.\n

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问题是在评估ranking[group == 1]每一行时的情况，无论某些分组不会具有group == 1. 我以前遇到过这个问题，但不记得了/找到我们当时是如何解决它的。

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预期输出为：

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  group var value ranking\n1     1   1     1       1\n2     1   2     2       2\n3     1   3     3       3\n4     2   2     4       2\n5     2   3     5       3\n6     2   4     6       6\n

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Answer 1

使用match而不是==应该修复它，因为：

1. match精确返回 1 个匹配项（第一个匹配项），==如果存在则可以返回多个匹配项。
2. 它返回NA而不是numeric(0)没有匹配时返回。

library(dplyr)

df |> 
  group_by(var) |> 
  mutate(ranking = case_when(n() == 2 ~ ranking[match(1, group)],
                             group == 1 ~ ranking,
                             group == 2 ~ranking + 3))

#   group   var value ranking
#  <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
#1     1     1     1       1
#2     1     2     2       2
#3     1     3     3       3
#4     2     2     4       2
#5     2     3     5       3
#6     2     4     6       6