dplyr mutate 中的递归错误

Question

刚刚学习 dplyr (和 R)，我不明白为什么会失败或者正确的方法是什么。我正在寻找一般性的解释，而不是针对这个人为数据集的特定内容。

假设我有 3 个带乘数的文件大小，我想将它们合并到一个数字列中。

require(dplyr)

m <- data.frame(
    K = 1E3, 
    M = 1E6, 
    G = 1E9
)

s <- data.frame(
    size = 1:3,
    mult = c('K', 'M', 'G')
)

现在我想将大小乘以它的乘数，所以我尝试了:

mutate(s, total = size * m[[mult]])

#Error in .subset2(x, i, exact = exact) : 
#    recursive indexing failed at level 2 

这会引发错误。我也尝试过:

mutate(s, total = size * as.numeric(m[mult]))

#1    1    K 1e+06
#2    2    M 2e+09
#3    3    G 3e+03

这比错误(错误答案)更糟糕!

我尝试了很多其他排列，但找不到答案。

提前致谢!

<小时/>

编辑:
(或者这应该是另一个问题)
akrun 的回答非常有效，我以为我理解了，但是如果我

rbind(s, c(4, NA))

然后将变异更新为

mutate(s, total = size * 
    ifelse(is.na(mult), 1,
        unlist(m[as.character(mult)])

它再次崩溃，并显示“选择了未定义的列”

Answer 1

“mult”列是“factor”类。将其转换为“字符”以对“m”、“unlist”进行子集化，然后乘以“size”

 mutate(s, new= size*unlist(m[as.character(mult)]))
 #  size mult   new
 #1    1    K 1e+03
 #2    2    M 2e+06
 #3    3    G 3e+09

如果我们看看“因素”列如何根据“级别”发挥作用

 m[s$mult]
 #    M     G    K
 #1 1e+06 1e+09 1000

通过在 names(m) 和 levels(s$mult) 之间使用 match，我们获得相同的输出顺序

>

  m[match(names(m), levels(s$mult))]
  #    M     G    K
  #1 1e+06 1e+09 1000

所以，这可能是您得到不同结果的原因