在r中用ifelse突变

我正在制作一个数据帧（尺寸：10155×33）。数据框中很少有行和列是

  rg[1:3, 1:4]

  REF_NO children age_band  status
1   2148        1    45-50 Partner
2   8099        1    61-65 Partner
3   6611        3    31-35 Partner


> table(rg_age_band)

  18-21   22-25   26-30   31-35   36-40   41-45   45-50   51-55 
     63     456     927    1061    1134    1112    1359    1052 
  55-60   61-65   65-70     71+ Unknown 
   1047     881     598     410      55 

对于变量age_band，我想使用tidyverse函数separate（）、mutate（）和chaining运算符进行以下嵌套操作：

将年龄带分为两列a1和a2

将a1列中的“71+”替换为“71”

将列a1和a2转换为数值类

创建一列“age”，它是a1和a2列的平均值

下拉列a1和a2

我正在使用以下代码：

library(tidyr); library(dplyr)

rg1=rg %>% 
  separate(age_band, into = c("a1", "a2"), sep="-") %>% 
  mutate(a1 = as.numeric(ifelse(rg$a1=="71+", 71, rg$a1)),
         a2 = as.numeric(a2),
         age = 0.5*(a1+a2)) %>% 
  select(-a1-a2)

Error: Column `a1` must be length 10155 (the number of rows) or one, not 0 

错误：列

a1

必须是长度10155（行数）或1，而不是0请建议可以执行的操作。 当我在ifelse语句中不使用“$”的情况下运行代码时，我会得到一个错误未找到对象“a1”，而通常，在使用链式操作符&mutate时，我们不需要“$”。 关于这个问题的讨论无法给出任何有用的解决方案。 我尝试了一些代码，问题是

mutate(a1 = as.numeric(ifelse(rg$a1=="71+", 71, rg$a1))

也

---

编辑：附加一个

以下代码不会产生任何错误：

rg <- data.frame(REF_NO = c(2148, 8099, 6611), children = c(1,1,3), age_band = c("45-50", "61-65", "71+"))

rg %>% 
  tidyr::separate(age_band, into = c("a1", "a2"), sep="-") %>% 
  mutate(a1 = as.numeric(ifelse(a1=="71+", 71, a1)),
         a2 = as.numeric(a2),
         age = 0.5*(a1+a2)) %>% 
  select(-a1, -a2)

rg%
tidyr：：分开（年龄段，分为=c（“a1”、“a2”）、sep=“-”%>%
变异（a1=as.numeric（如果其他（a1==“71+”，71，a1）），
a2=作为数字（a2），
年龄=0.5*（a1+a2））%>%
选择（-a1，-a2）

在调用mutate时，a1尚未创建，因此rg$a1为NULL或长度为零；因此ifelse的长度为零。它是由tidyr中的separate（）函数创建的。在我看来，您不应该需要

rg$a1

，只需尝试使用：

as.numeric（ifelse（rg$a1==“71+”，71，a1））

。可能还有别的问题……这对我也有好处。然而，当我一点一点地运行我的代码[有或没有“$”]时[例如，每次都有一条语句在里面变化]，代码的各个部分都在工作。但是在一起运行整个块时，我会遇到前面提到的错误。奇怪的行为，我无法理解。那么，您的数据中可能有其他东西造成了麻烦。你能试着一次运行一千行吗：

rg[1:1000，]%>%…

并试着缩小范围吗？也许在你的问题中包含一个更大的数据摘录？我附上了一个示例数据。使用此示例，我仍然无法使用上面提供的代码重现任何错误。警告用于解释在您的数据中引入的NA：

1：预期2个。在237行[9，73，98，115，164，165，181，202，233，250，257，286，311，323，341，368，372，381，383，400，…]中填充了

NA`的缺失片段。如果a1是“未知”的，则警告您对于“71+”a2变量是NA。

2:NAs由强制引入

是来自

as.numeric

操作的警告

rg <- data.frame(REF_NO = c(2148, 8099, 6611), children = c(1,1,3), age_band = c("45-50", "61-65", "71+"))

rg %>% 
  tidyr::separate(age_band, into = c("a1", "a2"), sep="-") %>% 
  mutate(a1 = as.numeric(ifelse(a1=="71+", 71, a1)),
         a2 = as.numeric(a2),
         age = 0.5*(a1+a2)) %>% 
  select(-a1, -a2)