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我只是注意到以read_csv()某种方式使用了出乎意料的随机数（至少对我而言）。相应的基本 R 函数read.csv()不会这样做。那么，read_csv()随机数有什么用呢？我查看了文档，但找不到明确的答案。随机数是否与guess_max参数有关？

library(tidyverse)
set.seed(123)
rnorm(1)
# [1] -0.5604756

set.seed(123)
dat <- read.csv("data/titanic.csv")
rnorm(1)
# [1] -0.5604756

set.seed(123)
dat <- read_csv("data/titanic.csv")
rnorm(1)
#[1] 1.239496

编辑：

1. 正如rawr的评论所建议的那样，我尝试指定col_types并且确实有效。但我仍然想知道为什么会发生这种情况。有人有解释吗？

set.seed(123)
dat <- read_csv("data/titanic.csv", col_types = c("dddccdddcdcc"))
rnorm(1)
#[1] -0.5604756

2. 由于很多人询问 R 和readr版本，这里是我的会话信息。

library(tidyverse)
set.seed(123)
rnorm(1)
# [1] -0.5604756

set.seed(123)
dat <- read.csv("data/titanic.csv")
rnorm(1)
# [1] -0.5604756

set.seed(123)
dat <- read_csv("data/titanic.csv")
rnorm(1)
#[1] 1.239496

^{由reprex 包( v2.0.0 )于 2021 年 …}

我正在运行并行计算，用于foreach同时处理大量时间序列。在这些计算中（在一个名为我的函数中，compute_slope()我做了这样的事情

lBd <- floor(TMax^delta) # lower bound\nuBd <-  ceiling(m * TMax^delta) # upper bound\n    \n# process is a tibble with columns `n` and `variance`\nprocess %>% \n  dplyr::filter(between(n, lBd, uBd)) %>% \n  lm(data = ., log(variance) ~ log(n)) %>% \n  coefficients() %>% \n  .[2]\n

所以，这是非常简单的事情：使用参数TMax， delta我m在左侧和右侧截断时间序列（使用filter()），然后对截断的时间序列运行线性回归。\n出于某种奇怪的原因，大多数时候一切都很顺利，但有时（我怀疑在较长的时间序列中更有可能发生错误，即TMax较大，但这也有点不规则）我得到

\xe2\x9c\x96 Problem with `filter()` input `..1`.\n\xe2\x84\xb9 Input `..1` is `between(n, lBd, uBd)`.\n\xe2\x9c\x96 `ancestor` must be an environment"\n

我真的不知道如何解释这个错误。我也很难复制这个“祖先”错误，但到目前为止还没有运气。例如，我尝试过 …

问题

如何使用 dplyrif_else()函数使其输出为函数？ifelse()这样做base是微不足道的，但是if_else()出了问题。这是有意的行为还是我只是无法正确地做到这一点？

雷普莱克斯

x <- 2
ifelse(x == 2, min, max)
#> function (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("min")
dplyr::if_else(x == 2, min, max)
#> Error in true[rep(NA_integer_, length(condition))]: object of type 'builtin' is not subsettable

^{由reprex 包于 2021 年 12 月 4 日创建(v2.0.0)}