r - mutate_if - 警告消息

Question

大家好，

library(dplyr)
library(tibble)
mtcars %>%
  rownames_to_column("modelle") %>%
  mutate_if(~is.numeric(.x) & mean(.x) > 50, ~(.x / 1000))

Warning message:
In mean.default(.x) : argument is not numeric or logical: returning NA

这个错误似乎是由于字符向量引起的。它有效，但仍然很丑陋。我做错了什么吗？在这种情况下可以做得更好吗？

谢谢!

Answer 1

R 不会短路矢量化 &，因此这会同时运行 is.numeric 和 mean在所有列上。由于您的第一列 (modelle) 显然是 character，因此它失败了。

但是，您实际上不需要将其矢量化。如果您从矢量化 & 更改为二进制 &&，R 会将其短路并获得您想要的行为。

mtcars %>%
  rownames_to_column("modelle") %>%
  mutate_if(~is.numeric(.x) && mean(.x) > 50, ~(.x / 1000)) %>%
  head()
#             modelle  mpg cyl  disp    hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# 1         Mazda RX4 21.0   6 0.160 0.110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
# 2     Mazda RX4 Wag 21.0   6 0.160 0.110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
# 3        Datsun 710 22.8   4 0.108 0.093 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
# 4    Hornet 4 Drive 21.4   6 0.258 0.110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
# 5 Hornet Sportabout 18.7   8 0.360 0.175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
# 6           Valiant 18.1   6 0.225 0.105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

进一步证明&没有短路。

mymean <- function(x, ...) {
  if (is.character(x)) {
    message("character?")
    return(Inf) # this is certainly not the right thing to do in general ...
  } else mean(x, ...)
}
mtcars %>%
  rownames_to_column("modelle") %>%
  mutate_if(~is.numeric(.x) & mymean(.x) > 50, ~(.x / 1000)) %>%
  head()
# character?
#             modelle  mpg cyl  disp    hp drat    wt  qsec vs am gear carb
# 1         Mazda RX4 21.0   6 0.160 0.110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
# 2     Mazda RX4 Wag 21.0   6 0.160 0.110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
# 3        Datsun 710 22.8   4 0.108 0.093 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
# 4    Hornet 4 Drive 21.4   6 0.258 0.110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
# 5 Hornet Sportabout 18.7   8 0.360 0.175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
# 6           Valiant 18.1   6 0.225 0.105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

如果发生短路，那么mymean将永远无法收到消息。 (我认为这个 mymean 在这里不是一个可行的替代品，原因如下:(1) 使用 Inf 只是为了确保条件在对 mean 的调用之外有效，但如果发生错误/警告并且需要 numeric，那么通常应该返回 NA code> 或 NaN，不是数字...即使您可能不认为 Inf 是一个真正可用的数字。(2) 它正在解决症状，而不是问题。问题在于矢量化逻辑表达式中不存在短路。)