R-创建一列字符矩阵

这是我的可复制数据框：

library(tidyverse)
df <- structure(list(PN = c("41681", "16588", "34881", 
"36917", "33116", "68447"), `2017-10` = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L), `2017-11` = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), `2017-12` = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L), `2018-01` = c(0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L), `2018-02` = c(1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L), `2018-03` = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), `2018-04` = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L), Status = c("OK", "NOK", "OK", "NOK", "OK", 
"OK")), .Names = c("PN", "2017-10", "2017-11", "2017-12", 
"2018-01", "2018-02", "2018-03", "2018-04", "Status"), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

两种堆栈战士@joran和@akrun告诉我，我“创建了一列字符矩阵”，这就是为什么我不断收到“arrange_impl（.data，dots）中的错误：参数1是不受支持的类型矩阵”错误

用简单的英语我做了什么？我是那种还不了解原子矢量和原子粒子之间区别的人。你能简单明了地回答吗

---

或者你可以告诉我阅读R中关于数据科学或类似内容的第XYZ章。我也会这么认为（可能在评论中）。

要以通常预期的方式行事，

ifelse

需要一个

逻辑的向量作为第一个参数

您在这里输入的内容是（将
替换为
df
）：

这不会发生在常规的
数据.frame
上，因为
df[，8]
将转换为向量

df %>% mutate(
  Status = 
    ifelse(
      rowSums(.[, 2:7]) > 0 & .[[8]] > 0, 
      "NOK", 
      "OK"
    )
) %>% str

# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 6 obs. of  9 variables:
# $ PN     : chr  "41681" "16588" "34881" "36917" ...
# $ 2017-10: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2017-11: int  0 1 0 0 0 0
# $ 2017-12: int  0 0 0 0 1 0
# $ 2018-01: int  0 0 1 1 0 0
# $ 2018-02: int  1 0 0 0 0 0
# $ 2018-03: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2018-04: int  0 0 0 0 0 1
# $ Status : chr  "OK" "OK" "OK" "OK" ...

阅读
？提取
关于
drop
参数，
tibbles
的行为有点像
数据。帧
使用
drop=FALSE
执行

head(iris[,1])
# [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4

head(iris[,1,drop=FALSE])
#   Sepal.Length
# 1          5.1
# 2          4.9
# 3          4.7
# 4          4.6
# 5          5.0
# 6          5.4

head(as_tibble(iris)[,1])
# # A tibble: 6 x 1
#   Sepal.Length
# <dbl>
# 1          5.1
# 2          4.9
# 3          4.7
# 4          4.6
# 5          5.0
# 6          5.4

现在这个结构不再有问题了

另一种方法是使用
if_else
（来自
dplyr
package）代替
ifelse
，它只在解决方案中添加了一个undercore字符，但不会教会我们这么多：）。它在内部进行神奇的转换，就像您在注释中使用
as.vector
所做的那样

获取原始代码并仅添加神奇的
\uuu
：

df %>% mutate(
  Status = 
    if_else(
      (apply(.[, 2:7], 1, sum) > 0) & 
        (.[, 8] > 0), 
      "NOK", 
      "OK"
    )
) %>% str
# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 6 obs. of  9 variables:
# $ PN     : chr  "41681" "16588" "34881" "36917" ...
# $ 2017-10: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2017-11: int  0 1 0 0 0 0
# $ 2017-12: int  0 0 0 0 1 0
# $ 2018-01: int  0 0 1 1 0 0
# $ 2018-02: int  1 0 0 0 0 0
# $ 2018-03: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2018-04: int  0 0 0 0 0 1
# $ Status : chr  "OK" "OK" "OK" "OK" ...

错误解释

df %>% mutate(
  Status = 
    ifelse(
      (apply(.[, 2:7], 1, sum) > 0) & 
        (.[, 8] > 0), 
      "NOK", 
      "OK"
    )
) %>% str

# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 6 obs. of  9 variables:
# $ PN     : chr  "41681" "16588" "34881" "36917" ...
# $ 2017-10: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2017-11: int  0 1 0 0 0 0
# $ 2017-12: int  0 0 0 0 1 0
# $ 2018-01: int  0 0 1 1 0 0
# $ 2018-02: int  1 0 0 0 0 0
# $ 2018-03: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2018-04: int  0 0 0 0 0 1
# $ Status : chr [1:6, 1] "OK" "OK" "OK" "OK" ...
# ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
# .. ..$ : NULL
# .. ..$ : chr "2018-04"

显示
Status
是一个6行1列的字符矩阵<代码>排列
不喜欢那样

你为什么得到一个字符矩阵？


df[，8]
是一个TIBLE
因此，
df[，8]>0
是一个矩阵
所以
（apply（[2:7]，1，sum）>0）和（[8]>0）
是一个矩阵

？ifelse
说明了输出值：

具有相同长度和属性（包括维度和属性）的向量
“类”）作为测试

因此，
Status
将是一个矩阵，一切最终都有意义；）

有关更多信息，请参见
？dplyr:：if_else
。
这应该是
%>%
中的一个问题。假设你在外面做，它是法向量
apply（df[2:7]，1，sum）>0[1]TRUE-FALSE
可能是某种错误，我看不到任何字符列matrices@Moody_Mudskipper如果运行
mutate
，然后检查
str
（我使用的是R3.4.4`和
dplyr\u 0.7.5
）它来自
[，8]>0
，因为您有一个TIBLE，而不是
数据帧，所以它仍然是一个TIBLE。改用
[[8]]>0
（test
df[，8]>0&apply（df[，2:7]，1，sum）>0
，然后
df[[8]>0&apply（df[，2:7]，1，sum）>0
变异（Status=as.vector（Status））
修复了原始问题。问题是我不知道问题是什么。我创建了一个什么/如何/在哪里/为什么/何时创建的“字符矩阵列”？我的原子浮点是什么？地狱般的错误C###？Heeelllllpppppp。谢谢。哇。正是我想要的。如果可以的话，我会再按几次向上箭头。
df %>% mutate(
  Status = 
    if_else(
      (apply(.[, 2:7], 1, sum) > 0) & 
        (.[, 8] > 0), 
      "NOK", 
      "OK"
    )
) %>% str
# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 6 obs. of  9 variables:
# $ PN     : chr  "41681" "16588" "34881" "36917" ...
# $ 2017-10: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2017-11: int  0 1 0 0 0 0
# $ 2017-12: int  0 0 0 0 1 0
# $ 2018-01: int  0 0 1 1 0 0
# $ 2018-02: int  1 0 0 0 0 0
# $ 2018-03: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2018-04: int  0 0 0 0 0 1
# $ Status : chr  "OK" "OK" "OK" "OK" ...

df %>% mutate(
  Status = 
    ifelse(
      (apply(.[, 2:7], 1, sum) > 0) & 
        (.[, 8] > 0), 
      "NOK", 
      "OK"
    )
) %>% str

# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 6 obs. of  9 variables:
# $ PN     : chr  "41681" "16588" "34881" "36917" ...
# $ 2017-10: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2017-11: int  0 1 0 0 0 0
# $ 2017-12: int  0 0 0 0 1 0
# $ 2018-01: int  0 0 1 1 0 0
# $ 2018-02: int  1 0 0 0 0 0
# $ 2018-03: int  0 0 0 0 0 0
# $ 2018-04: int  0 0 0 0 0 1
# $ Status : chr [1:6, 1] "OK" "OK" "OK" "OK" ...
# ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
# .. ..$ : NULL
# .. ..$ : chr "2018-04"