错误：在dplyr中变异时大小不兼容

我对dplyr中的

mutate

函数有问题，错误是：

Error: incompatible size (0), expecting 5 (the group size) or 1

有一些以前的帖子，我尝试了一些解决方案，但我的案例运气不佳

这是我试过的

ff <- c(seq(0,0.2,0.1),seq(0,-0.2,-0.1))
flip <- c(c(0,0,1,1,1,1),c(1,1,0,0,0,0))
df <- data.frame(ff,flip,group=gl(2,6)) 

> df
     ff flip group
1   0.0    0     1
2   0.1    0     1
3   0.2    1     1
4   0.0    1     1
5  -0.1    1     1
6  -0.2    1     1
7   0.0    1     2
8   0.1    1     2
9   0.2    0     2
10  0.0    0     2
11 -0.1    0     2
12 -0.2    0     2

错误：大小不兼容（0），应为5（组大小）或1

我还添加了

do

并尝试了

do(data.frame(., c1=ff[head(which(.$forward>0),1)],c2=ff[tail(which(.$backward>0),1)]))

数据帧中有错误。c1=ff[头部（其中（.$forward>0），1）]，c2=ff[尾部（其中（.$forward>）： 参数表示不同的行数：5、1、0

---

但是当我只做了

mutate

列的时候，一切似乎都在运行。为什么呢？

通过管道查看发生了什么可能是有益的

df %>%
  group_by(group)%>%
  mutate(flip=as.numeric(flip),direc=ifelse(c(0,diff(ff))<0,"backward","forward"))%>%
  spread(direc,flip)%>%
  arrange(group,group)
# Source: local data frame [10 x 4]
# Groups: group [2]
#       ff  group backward forward
#    <dbl> <fctr>    <dbl>   <dbl>
# 1   -0.2      1        1      NA
# 2   -0.1      1        1      NA
# 3    0.0      1        1       0
# 4    0.1      1       NA       0
# 5    0.2      1       NA       1
# 6   -0.2      2        0      NA
# 7   -0.1      2        0      NA
# 8    0.0      2        0       1
# 9    0.1      2       NA       1
# 10   0.2      2       NA       0

---

为了对

ff

进行有意义的索引，您需要在报税表中使用除

整数（0）

以外的其他内容。

只需扩展@allistaire的评论即可

您指定的条件是错误的原因。具体来说，

tail（which（backward>0），1）

可以对给定代码进行优化，以消除

spread（）

你可以试试

dff <- df%>%
  group_by(group)%>%
  mutate(flip=as.numeric(flip),direc=ifelse(c(0,diff(ff))<0,"backward","forward"))%>%
  arrange(group)%>%
  mutate(c1=ff[head(which(direc=="forward" & flip > 0),1)])

其中：

Source: local data frame [12 x 6]
Groups: group [2]

      ff  flip  group    direc    c1    c2
   <dbl> <dbl> <fctr>    <chr> <dbl> <dbl>
1    0.0     0      1  forward   0.2  -0.2
2    0.1     0      1  forward   0.2  -0.2
3    0.2     1      1  forward   0.2  -0.2
4    0.0     1      1 backward   0.2  -0.2
5   -0.1     1      1 backward   0.2  -0.2
6   -0.2     1      1 backward   0.2  -0.2
7    0.0     1      2  forward   0.0  -0.2
8    0.1     1      2  forward   0.0  -0.2
9    0.2     0      2  forward   0.0  -0.2
10   0.0     1      2 backward   0.0  -0.2
11  -0.1     1      2 backward   0.0  -0.2
12  -0.2     1      2 backward   0.0  -0.2

来源：本地数据帧[12 x 6]
分组：分组[2]
ff翻转群方向c1 c2
1 0.0 0 1向前0.2-0.2
2 0.1 0 1向前0.2-0.2
3 0.2 1向前0.2-0.2
4 0.0 1向后0.2-0.2
5-0.1向后0.2-0.2
6-0.21向后0.2-0.2
7 0.0 1 2向前0.0-0.2
8 0.1 1 2向前0.0-0.2
9 0.2 0 2向前0.0-0.2
10 0.0 1 2向后0.0-0.2
11-0.1 1 2向后0.0-0.2
12-0.2 1 2向后0.0-0.2

最后一行应该是

mutate（c1=头部（ff[向前>0]，1），c2=尾部（ff[向后>0]，1））

（在本例中，两者都给出NA）组2中没有大于0的值。@alistaire即使没有值，我也应该能够为空行获取至少NA值，对吗？如果您调整

mutate

以返回NA，如果计算的

长度为0，则返回NA，是。@alistaire好的。我得到了。谢谢！很抱歉，似乎没有c2的输出？我说的对吗？这一点实际上是alistaire的，但我并没有假设这是你的逻辑。我的回答是严格地回答“为什么”这个问题，假设你可以修复有缺陷的逻辑。（更正，这一点是@Sotos的观点。）SO问题中的一个常见遗漏（在“可验证”下暗示）就是提供一个预期输出的样本。有时，这可以像生成一个静态data.frame一样简单，其中包含您期望的值，或者至少是它们的外观。特别是对于复杂的输入结构，如果使用小而有代表性的数据问问题，几乎总是对每个人都有利；在这种情况下，通常是m这更容易决定输出应该是什么。谢谢你的回答。但是你的解决方案似乎对我的实际df不起作用。翻转顺序非常重要，不能更改。当你更改为
Flip时，为什么要更改
Flip
列？不能更改，因为我无法更改
在我的read df中翻转
顺序。我只是将其作为示例进行了更改。您需要了解此处错误的原因，即对于
c2
，
direc==“backward”&flip>0
不满足示例中的两个组，返回的结果向量的长度与组数不同。
dff <- df%>%
  group_by(group)%>%
  mutate(flip=as.numeric(flip),direc=ifelse(c(0,diff(ff))<0,"backward","forward"))%>%
  arrange(group)%>%
  mutate(c1=ff[head(which(direc=="forward" & flip > 0),1)])

dff <- df%>%
  group_by(group)%>%
  mutate(flip=as.numeric(flip),direc=ifelse(c(0,diff(ff))<0,"backward","forward"))%>%
  arrange(group)%>%
  mutate(c1=ff[head(which(direc=="forward" & flip > 0),1)]) %>%
  mutate(c2=ff[tail(which(direc=="backward"& flip >0),1)])

Source: local data frame [12 x 6]
Groups: group [2]

      ff  flip  group    direc    c1    c2
   <dbl> <dbl> <fctr>    <chr> <dbl> <dbl>
1    0.0     0      1  forward   0.2  -0.2
2    0.1     0      1  forward   0.2  -0.2
3    0.2     1      1  forward   0.2  -0.2
4    0.0     1      1 backward   0.2  -0.2
5   -0.1     1      1 backward   0.2  -0.2
6   -0.2     1      1 backward   0.2  -0.2
7    0.0     1      2  forward   0.0  -0.2
8    0.1     1      2  forward   0.0  -0.2
9    0.2     0      2  forward   0.0  -0.2
10   0.0     1      2 backward   0.0  -0.2
11  -0.1     1      2 backward   0.0  -0.2
12  -0.2     1      2 backward   0.0  -0.2