r - 是否有像 switch 这样的函数在 dplyr::mutate 中工作？

Question

我不能在 mutate 内部使用 switch因为它返回整个向量而不仅仅是行。作为一个黑客，我正在使用:

pick <- function(x, v1, v2, v3, v4) {
    ifelse(x == 1, v1,
           ifelse(x == 2, v2,
                  ifelse(x == 3, v3,
                         ifelse(x == 4, v4, NA))))
}

这适用于 mutate ，并且现在很好，因为我通常会在 4 件事中进行选择，但这可能会改变。你能推荐一个替代方案吗？

例如:

library(dplyr)
df.faithful <- tbl_df(faithful)
df.faithful$x  <- sample(1:4, 272, rep=TRUE)
df.faithful$y1 <- rnorm(n=272, mean=7, sd=2)
df.faithful$y2 <- rnorm(n=272, mean=5, sd=2)
df.faithful$y3 <- rnorm(n=272, mean=7, sd=1)
df.faithful$y4 <- rnorm(n=272, mean=5, sd=1)

使用 pick :

mutate(df.faithful, y = pick(x, y1, y2, y3, y4))
Source: local data frame [272 x 8]

   eruptions waiting x        y1        y2       y3       y4        y
1      3.600      79 1  8.439092 5.7753006 8.319372 5.078558 8.439092
2      1.800      54 2 13.515956 6.1971512 6.343157 4.962349 6.197151
3      3.333      74 4  7.693941 6.8973365 5.406684 5.425404 5.425404
4      2.283      62 4 12.595852 6.9953995 7.864423 3.730967 3.730967
5      4.533      85 3 11.952922 5.1512987 9.177687 5.511899 9.177687
6      2.883      55 3  7.881350 1.0289711 6.304004 3.554056 6.304004
7      4.700      88 4  8.636709 6.3046198 6.788619 5.748269 5.748269
8      3.600      85 1  8.027371 6.3535056 7.152698 7.034976 8.027371
9      1.950      51 1  5.863370 0.1707758 5.750440 5.058107 5.863370
10     4.350      85 1  7.761653 6.2176610 8.348378 1.861112 7.761653
..       ...     ... .       ...       ...      ...      ...      ...

我们看到如果 x == 1，我将值从 y1 复制到 y，依此类推。这就是我想要做的，但希望能够做到这一点，无论我有 4 列还是 400 列的列表。

正在尝试使用 switch :

mutate(df.faithful, y = switch(x, y1, y2, y3, 4))

Error in switch(c(1L, 2L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 1L, 1L, 1L, 4L, 3L, 1L,  : 
EXPR must be a length 1 vector

正在尝试使用 list :

mutate(df.faithful, y = list(y1, y2, y3, y4)[[x]])
Error in list(c(8.43909205142925, 13.5159559591257, 7.69394050059568,  : 
recursive indexing failed at level 2

正在尝试使用 c :

mutate(df.faithful, y = c(y1, y2, y3, y4)[x])
Source: local data frame [272 x 8]

   eruptions waiting x        y1        y2       y3       y4         y
1      3.600      79 1  8.439092 5.7753006 8.319372 5.078558  8.439092
2      1.800      54 2 13.515956 6.1971512 6.343157 4.962349 13.515956
3      3.333      74 4  7.693941 6.8973365 5.406684 5.425404 12.595852
4      2.283      62 4 12.595852 6.9953995 7.864423 3.730967 12.595852
5      4.533      85 3 11.952922 5.1512987 9.177687 5.511899  7.693941
6      2.883      55 3  7.881350 1.0289711 6.304004 3.554056  7.693941
7      4.700      88 4  8.636709 6.3046198 6.788619 5.748269 12.595852
8      3.600      85 1  8.027371 6.3535056 7.152698 7.034976  8.439092
9      1.950      51 1  5.863370 0.1707758 5.750440 5.058107  8.439092
10     4.350      85 1  7.761653 6.2176610 8.348378 1.861112  8.439092
..       ...     ... .       ...       ...      ...      ...       ...

不会产生任何错误，但行为不符合预期。

Answer 1

对于 OP 来说太晚了，但如果这出现在搜索中......

dplyr v0.5 有 recode() ，switch() 的矢量化版本， 所以

data_frame(
  x = sample(1:4, 10, replace=TRUE),
  y1 = rnorm(n=10, mean=7, sd=2),
  y2 = rnorm(n=10, mean=5, sd=2),
  y3 = rnorm(n=10, mean=7, sd=1),
  y4 = rnorm(n=10, mean=5, sd=1)
) %>%
mutate(y = recode(x,y1,y2,y3,y4))

产生，如预期的那样:

# A tibble: 10 x 6
       x        y1       y2       y3       y4        y
   <int>     <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1      2  6.950106 6.986780 7.826778 6.317968 6.986780
2      1  5.776381 7.706869 7.982543 5.048649 5.776381
3      2  7.315477 2.213855 6.079149 6.070598 2.213855
4      3  7.461220 5.100436 7.085912 4.440829 7.085912
5      3  5.780493 4.562824 8.311047 5.612913 8.311047
6      3  5.373197 7.657016 7.049352 4.470906 7.049352
7      2  6.604175 9.905151 8.359549 6.430572 9.905151
8      3 11.363914 4.721148 7.670825 5.317243 7.670825
9      3 10.123626 7.140874 6.718351 5.508875 6.718351
10     4  5.407502 4.650987 5.845482 4.797659 4.797659

(也适用于命名参数，包括字符和因子 x。)