R 在连接日期变量的元素时使用ifelse语句

我试图使用两个ifelse语句来创建一个新的日期变量，该变量通过一系列假设来填补现有日期变量的空白。以下是我的意思的一个例子：

  id EffectiveDate EffectiveYear ED_NA EY_NA NewEffectiveDate
1  a    1972-10-05          1972 FALSE FALSE       1972-10-05
2  a          <NA>          1985  TRUE FALSE       1985-01-01
3  a    1988-11-12          1988 FALSE FALSE       1988-11-12
4  b    2011-09-05          2011 FALSE FALSE       2011-09-05
5  b          <NA>            NA  TRUE  TRUE       2011-09-05
6  b          <NA>          2012  TRUE FALSE       2012-01-01
7  c    2012-11-11          2012 FALSE FALSE       2012-11-11
8  c    2013-05-15          2013 FALSE FALSE       2013-05-15

当我尝试这段特定的代码时，我得到一条错误消息，它是：错误：未使用的参数（如.Date（c（NA，1，NA，2，3，NA，NA，4）），c（1，NA，2，3，NA，NA，4，5））

我搜索了类似的问题，比如“ifelse concatenate date”及其一些变体，但没有找到任何适用于这个特定问题的问题

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我对R（和CLIs）非常陌生，所以如果我忽略了一个非常明显的解决方案，我会提前道歉。从Excel到R的转换很有趣，但在执行看似相对简单的任务时往往会很痛苦（尽管dplyr包非常有用）

您的

ifelse

块似乎有问题。您提前关闭了第二个块的括号，没有给出

yes

或

no

参数，并且为第一个

ifelse

块提供了额外的参数

这应该起作用：

id你可以做什么

tdat$EffectiveDate <- as.Date(tdat$EffectiveDate)

tdat %>% mutate(NewEffectiveDate = as.Date(
    ifelse(!is.na(EffectiveDate), EffectiveDate,
           ifelse(!is.na(EffectiveYear), as.Date(paste(EffectiveYear, 1, 1, sep="-")),
                  lag(EffectiveDate)))
)) -> res

res
#   id EffectiveDate EffectiveYear NewEffectiveDate
# 1  a    1972-10-05          1972       1972-10-05
# 2  a          <NA>          1985       1985-01-01
# 3  a    1988-11-12          1988       1988-11-12
# 4  b    2011-09-05          2011       2011-09-05
# 5  b          <NA>            NA       2011-09-05
# 6  b          <NA>          2012       2012-01-01
# 7  c    2012-11-11          2012       2012-11-11
# 8  c    2013-05-15          2013       2013-05-15

tdat$EffectiveDate%变异（NewEffectiveDate=as.Date(
ifelse（！is.na（生效日期），生效日期，
ifelse（！is.na（EffectiveYear），as.Date（粘贴（EffectiveYear，1,1，sep=“-”）），
滞后（生效日期）））
))->res
物件
#id有效日期有效年份新有效日期
#1 a 1972-10-05 1972-10-05
#2 a 1985-01-01
#3 a 1988-11-12 1988-11-12
#4b 2011-09-05 2011-09-05
#5b北美2011-09-05
#6b 2012-01-01
#7 c 2012-11-11 2012-11-11
#8 c 2013-05-15 2013-05-15
谢谢。这是一个好机会。我认为你建议的代码中也有一个问题。第四行的第三个“）”应移到第五行的末尾，以便正确捕获ifelse语句的参数。但是，当我执行此操作时，会收到不同的错误消息。这一条现在是：错误：“origin”必须被提供需要提供的
origin
是为mutate函数提供的。您需要指定需要在函数中“修改”的原始列。非常感谢。这个解决方案也起了作用。一个快速跟进的问题是：为什么在这个公式中使用花括号？我想没有它们你也会得到相同的答案。@wdf1088删除了它们，它们只是帮助获得了正确的缩进（ess格式）OK。我也这么想。有点离题，但对于这样的代码或一般的编码，是否有标准或首选格式？我已经在我的问题帖中提到了这一点，但我对这一切都是新手，我正试图收集尽可能多的参考资料。我真诚地欢迎您的任何建议，尤其是如果它有助于使我的代码更具可读性的话。@wdf1088至少有一些格式人们似乎在使用。您将看到许多代码带有两个空格缩进（如上面的答案），它们来自RStudio默认格式。4个空格也很常见（像我的一样）来自ESS（emacs）格式。我认为，一般来说，尝试使用有助于可读性的函数，如
和
。
tdat %>% mutate(NewEffectiveDate = ifelse(ED_NA == 1 & EY_NA == 0,
  as.Date(paste(EffectiveYear, 1, 1, sep="-")),
  ifelse(ED_NA == 1 & EY_NA == 1), 
  as.Date(lag(EffectiveDate)),
  EffectiveDate
))

tdat %>% mutate(NewEffectiveDate = ifelse(ED_NA == 1 & EY_NA == 0,
  as.Date(paste(EffectiveYear, 1, 1, sep="-")),
  ifelse(ED_NA == 1 & EY_NA == 1, 
  as.Date(lag(EffectiveDate))),
  EffectiveDate))

id <- c("a","a","a","b","b","b","c","c")
EffectiveDate <- c("1972-10-05",NA,"1988-11-12","2011-09-05",NA,NA,"2012-11-11","2013-05-15")
EffectiveYear <- c(1972,1985,1988,2011,NA,2012,2012,2013)
tdat <- data.frame(id, EffectiveDate, EffectiveYear,
                   stringsAsFactors=FALSE)

library(zoo)
tdat %>% 
  mutate(NewEffectiveDate = ifelse(!is.na(EffectiveDate),
                                   EffectiveDate,
                                   ifelse(is.na(EffectiveDate) & !is.na(EffectiveYear),
                                          paste0(EffectiveYear, "-01-01"),
                                          NA)),
         NewEffecitveDate = na.locf(NewEffectiveDate))

tdat$EffectiveDate <- as.Date(tdat$EffectiveDate)

tdat %>% mutate(NewEffectiveDate = as.Date(
    ifelse(!is.na(EffectiveDate), EffectiveDate,
           ifelse(!is.na(EffectiveYear), as.Date(paste(EffectiveYear, 1, 1, sep="-")),
                  lag(EffectiveDate)))
)) -> res

res
#   id EffectiveDate EffectiveYear NewEffectiveDate
# 1  a    1972-10-05          1972       1972-10-05
# 2  a          <NA>          1985       1985-01-01
# 3  a    1988-11-12          1988       1988-11-12
# 4  b    2011-09-05          2011       2011-09-05
# 5  b          <NA>            NA       2011-09-05
# 6  b          <NA>          2012       2012-01-01
# 7  c    2012-11-11          2012       2012-11-11
# 8  c    2013-05-15          2013       2013-05-15