R 使用带ifelse条件的mutate时的排序问题

我试图使用mutate创建一个列，将一列的值取到一个点，然后使用

cumprod

根据另一列的值填充其余的观察值

我尝试将

mutate

与

ifelse

组合，但语句的顺序不正确，我也不知道为什么

下面我重现了一个更基本的例子，它再现了我的问题：

foo1 <- data.frame(date=seq(2005,2018,1))
foo1 %>% mutate(h=ifelse(date>2008, seq(1,11,1), 99))

我希望它是：

   date  h
1  2005 99
2  2006 99
3  2007 99
4  2008 99
5  2009  1
6  2010  2
7  2011  3
8  2012  4
9  2013  5
10 2014  6
11 2015  7
12 2016  8
13 2017  9
14 2018 10

  date a    b       h
1 2005 1 1.01 1.00000
2 2006 2 1.01 2.00000
3 2007 3 1.01 3.00000
4 2008 4 1.01 4.00000
5 2009 5 1.01 5.00000
6 2010 6 1.01 5.05000
7 2011 7 1.01 5.10050
8 2012 8 1.01 5.20302
9 2013 9 1.01 5.25505

编辑：

下面我复制另一个例子（更接近我要做的）

我希望它是：

   date  h
1  2005 99
2  2006 99
3  2007 99
4  2008 99
5  2009  1
6  2010  2
7  2011  3
8  2012  4
9  2013  5
10 2014  6
11 2015  7
12 2016  8
13 2017  9
14 2018 10

  date a    b       h
1 2005 1 1.01 1.00000
2 2006 2 1.01 2.00000
3 2007 3 1.01 3.00000
4 2008 4 1.01 4.00000
5 2009 5 1.01 5.00000
6 2010 6 1.01 5.05000
7 2011 7 1.01 5.10050
8 2012 8 1.01 5.20302
9 2013 9 1.01 5.25505

如果我使用If_else而不是

ifelse

，我会收到以下错误：

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: `true` must be length 9 (length of `condition`) or one, not 6

你就快到了：

foo1 %>% mutate(h = if_else(date > 2008, cumsum(date > 2008), 99L))
#   date  h
#1  2005 99
#2  2006 99
#3  2007 99
#4  2008 99
#5  2009  1
#6  2010  2
#7  2011  3
#8  2012  4
#9  2013  5
#10 2014  6
#11 2015  7
#12 2016  8
#13 2017  9
#14 2018 10

另外，建议您使用。

您就快到了：

foo1 %>% mutate(h = if_else(date > 2008, cumsum(date > 2008), 99L))
#   date  h
#1  2005 99
#2  2006 99
#3  2007 99
#4  2008 99
#5  2009  1
#6  2010  2
#7  2011  3
#8  2012  4
#9  2013  5
#10 2014  6
#11 2015  7
#12 2016  8
#13 2017  9
#14 2018 10

---

建议使用。

函数的

ifelse

包含三个参数：

测试

：一个

逻辑

向量。假设它的长度为

N

是

：向量。它可以是任何长度。如果长度不是

N

，则向量被循环/缩短为长度

N

no

：与

yes

相同

在这个预处理阶段结束时，您有3个相同长度的向量

ifelse

然后根据

test

构建选择第二个向量或第三个向量的返回值

就你而言，我们有：

test <- foo1$date>2008 #length: 14
yes <- seq(1,11,1) #length: 11
no <- 99 #length: 1

---

你可以看到回收是如何工作的。然后，为了构建返回值，

ifelse

按照上面的顺序，如果

test

为

TRUE

则选择

yes

元素，否则选择

no

元素。这就解释了为什么会有这个返回值。当然，这不是关于dplyr的。

函数的

ifelse

包含三个参数：

测试

：一个

逻辑

向量。假设它的长度为

N

是

：向量。它可以是任何长度。如果长度不是

N

，则向量被循环/缩短为长度

N

no

：与

yes

相同

在这个预处理阶段结束时，您有3个相同长度的向量

ifelse

然后根据

test

构建选择第二个向量或第三个向量的返回值

就你而言，我们有：

test <- foo1$date>2008 #length: 14
yes <- seq(1,11,1) #length: 11
no <- 99 #length: 1

---

你可以看到回收是如何工作的。然后，为了构建返回值，

ifelse

按照上面的顺序，如果

test

为

TRUE

则选择

yes

元素，否则选择

no

元素。这就解释了为什么会有这个返回值。当然，这不是关于

dplyr

。

Base R option:

foo1$h 2008]=1:10

您的编辑是一个完全不同的问题，但与您不太了解

ifelse

（或

if_else

）的工作原理有关。

if_else

给出的错误应该能让你知道哪里出了问题（这正是为什么你应该使用

dplyr:：if_else

而不是base R

ifelse

）。base R选项：

foo1$h 2008]=1:10

你的编辑是一个完全不同的问题，但这与您不太了解

ifelse

（或

if_else

）的工作原理有关。

if_else

给出的错误应该让您知道哪里出了问题（这正是您应该使用

dplyr:：if_else

而不是base R

ifelse

的原因之一）。