R：矢量化函数时跳过空元素

嗨，我正在努力学习R中的矢量化

我有以下代码：

set.seed(23)
obs_num=100
Observation=seq(1,obs_num)
Location_Type1=sample(1:2, obs_num, replace=T)
Location_Type2=sample(1:2, obs_num, replace=T) 
# The above does not lead to any errors

#Location_Type2=sample(1, obs_num, replace=T) 
##Error occurs when I use this formula instead.

low_bound = runif(obs_num,0,1)
mean = runif(obs_num,10,15)
df1= data.frame(Observation,Location_Type1,Location_Type2,mean,low_bound)

Vectorized_function=function(data){
  #Create groups
  i1= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i2= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i3= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 2
  i4= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 2
  #Draw values
  data[i1, "draw_value"] <- rtruncnorm(sum(i1),a=data[i1,'low_bound'],mean = data[i1, "mean"])
  data[i2, "draw_value"] <- rtruncnorm(sum(i2),a=data[i2,'low_bound'],mean = data[i2, "mean"])
  data[i3, "draw_value"] <- rtruncnorm(sum(i3),a=data[i3,'low_bound'],mean = data[i3, "mean"])
  data[i4, "draw_value"] <- rtruncnorm(sum(i4),a=data[i4,'low_bound'],mean = data[i4, "mean"])
  data
}

getvalue = Vectorized_function(data=df1)

在这种情况下，我会得到一个错误，即：

rtruncnorm中的错误（总和（i3），a=数据[i3，“下限”]，平均值=数据[i3，： 长度（a）>0不是真的

我可以看到发生了什么。基本上，不存在任何满足条件i3和i4（即总和（i3）和总和（i4）=0）的观测值。在这种情况下，下限部分（“代码中的a”）会引起问题

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有人可以建议如何确保我可以在代码中处理这些情况。我希望向量化函数能够处理任何条件为空的情况。

在@akrun的评论之后，我对函数进行了如下调整：

Vectorized_function=function(data){
  #Create groups
  i1= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i2= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i3= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 2
  i4= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 2
  #Draw values
  data[i1, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i1),a=data[i1,'low_bound'],mean = data[i1, "mean"]),silent = T)
  data[i2, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i2),a=data[i2,'low_bound'],mean = data[i2, "mean"]),silent = T)
  data[i3, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i3),a=data[i3,'low_bound'],mean = data[i3, "mean"]),silent = T)
  data[i4, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i4),a=data[i4,'low_bound'],mean = data[i4, "mean"]),silent = T)
  data
}

矢量化函数=函数（数据）{
#创建组
i1=数据[[“位置类型1”]==1和数据[[“位置类型2”]==1
i2=数据[[“位置类型1”]==2和数据[[“位置类型2”]==1
i3=数据[[“位置类型1”]==1和数据[[“位置类型2”]==2
i4=数据[[“位置类型1”]==2和数据[[“位置类型2”]==2
#绘制值
data[i1，“draw_value”]你能用
tryCatch
换行吗？你能用
set.seed
生成返回错误的示例数据吗？我尝试过多次生成数据，但函数为我运行时没有错误。@RonakShah你是否将Location_Type2更改为Location_Type2=sample（1，obs_num，replace=T）？如果没有此更改，代码将无错误地运行。我已添加种子并对代码进行了更多解释，以供澄清。
Vectorized_function=function(data){
  #Create groups
  i1= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i2= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 1
  i3= data[["Location_Type1"]] == 1 & data[["Location_Type2"]] == 2
  i4= data[["Location_Type1"]] == 2 & data[["Location_Type2"]] == 2
  #Draw values
  data[i1, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i1),a=data[i1,'low_bound'],mean = data[i1, "mean"]),silent = T)
  data[i2, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i2),a=data[i2,'low_bound'],mean = data[i2, "mean"]),silent = T)
  data[i3, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i3),a=data[i3,'low_bound'],mean = data[i3, "mean"]),silent = T)
  data[i4, "draw_value"] <- try(rtruncnorm(sum(i4),a=data[i4,'low_bound'],mean = data[i4, "mean"]),silent = T)
  data
}