在dplyr中使用管道时处理空数据帧（<；0行>；）

我正在使用

dplyr

过滤数据帧

DF <- structure(list(Category = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = "A", class = "factor"), Balance = c(1000L, 3000L, 2500L)), .Names = c("Category", 
"Balance"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

在我使用的过滤器返回一个空数据帧之前，一切都可以正常工作，例如使用

filter（Category=='B'）

返回

（或0长度行.名称）

发生这种情况时，我想返回0，但我的管道断了。我尝试使用

ifelse

，但语法不正确：

DF %>%
filter(Category == 'B') %>%
select(Balance) %>% ifelse(nrow(.)==0, 0, sum(., na.rm=T))

另一种可能是使用

tryCatch

，但我不确定如何将其合并到管道中

总之，当数据帧为空时，我想返回0，当它有其他值时，我想返回总和

有什么办法吗？

试试这个：

DF %>%
  filter(Category == 'B') %>%
  .$Balance %>%
  sum(na.rm = TRUE)   

---

我有一个备选答案，更符合你的问题

DF %>%
  filter(Category == 'B') %>%
  select(Balance) %>%
  unlist %>% # unlist so as to make vector
  sum(na.rm=T)

---

仅在链的第一部分使用dplyr函数，可以执行以下操作：

tempDF = DF %>% 
  filter(Category == "B") %>% 
  select(matches("Balance")) %>% 
  summarize(s = sum(Balance)) 
tempDF = tempDF %>% as.numeric

---

我发现这很有用，因为它只是在最后一步将空数据帧转换为向量。这使我有机会在转换为0之前将tempDF作为数据帧处理。

这比我预期的要容易，谢谢。您能解释一下这些额外的行的作用吗？

是从上一个管道传递的数据，

$Balance

选择列作为向量。试试：

DF$Balance

它给出一个数值向量。

tempDF = DF %>% 
  filter(Category == "B") %>% 
  select(matches("Balance")) %>% 
  summarize(s = sum(Balance)) 
tempDF = tempDF %>% as.numeric