使用dplyr::if_else与purrr

Question

如果列表元素是purrr::map_dbl，那么我试图在列表中使用NULL。

x <- list(NULL, c(1, 2), c(3, 4))
purrr::map_dbl(x, function(y) { dplyr::if_else(is.null(y), 0, y[1] + y[2]) })

这不像预期的那样工作，而是提供了错误：

错误：false必须是长度1(condition的长度)，而不是0

调试if_else调用时，我看到y[1] + y[2]被计算为integer(0)。为什么这个不行？

以下是我所期望的工作：

> purrr::map_dbl(x, function(y) { dplyr::if_else(is.null(y), 0, y[1]) })
[1] 0 1 3
> purrr::map_dbl(x, function(y) { dplyr::if_else(is.null(y), 0, y[2]) })
[1] 0 2 4
> purrr::map_dbl(x, ~ dplyr::if_else(is.null(.x), 0, .x[1]))
[1] 0 1 3
> purrr::map_dbl(x, function(y) { base::ifelse(is.null(y), 0, y[1] + y[2]) })
[1] 0 3 7
> purrr::map_dbl(x, function(y) { if (is.null(y)) 0 else y[1] + y[2] })
[1] 0 3 7

最初的电话有什么不同？

Answer 1

我们可以使用browser()轻松地进行调试。

purrr::map_dbl(x, function(y) {
        browser()
        dplyr::if_else(is.null(y), 0, y[1] + y[2]) 
 })
Called from: .f(.x[[i]], ...)
Browse[1]> 
debug at #1: dplyr::if_else(is.null(y), 0, y[1] + y[2])
Browse[2]> 
Error: `false` must be length 1 (length of `condition`), not 0
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

因此，length就是问题所在。

根据?if_else，要求所有参数都具有相同的长度

用于条件的真值和假值的值。它们必须是与条件相同的长度，或者是长度1。它们也必须是相同的类型: if_else()检查它们是否具有相同的类型和类。所有其他属性都取自true。

为了更深入地研究这个问题，如果值不是NULL，它仍然有效。

v1 <- 1
if_else(v1==1, 0, v1[1] + v1[2])
#[1] 0

但是，一旦我们将它更改为NA或NULL，它就会成为一个问题，可能是由于type

@CBraun做了一个有趣的观察

NULL[1] + NULL[2]
#integer(0)

返回长度0，

if_else(is.na(v1), 0, integer(0))

错误：false必须长度为1(condition的长度)，而不是0调用rlang::last_error()才能看到回溯

然而，

NA + NA #1 NA

为length 1，但仍返回错误。

v1 <- NA
if_else(is.na(v1), 0, v1[1] + v1[2])

错误：false必须是双向量，而不是整数向量调用rlang::last_error()才能看到回溯

如果我们使用正确的NA分派，它可以工作。

v1 <- NA_real_
if_else(is.na(v1), 0, v1[1] + v1[2])
#[1] 0

请注意，这里是type问题。总之，正如文档中提到的，length和type应该与if_else匹配。

底线:当值为NULL时，行为很奇怪，因为+的输出是长度为0的integer(0)。

在这种情况下，我们可以使用if/else而不是if_else

purrr::map_dbl(x, ~ if(is.null(.x)) 0 else sum(.x))
#[1] 0 3 7 

在这方面，使用sum代替单独调用参数y[[1]]、y[[2]]，因为这会导致长度不平衡。

purrr::map_dbl(x, ~ ifelse(is.null(.x), 0, sum(.x)))
#[1] 0 3 7

请注意，ifelse还要求长度相同，不过由于值的回收，它在这里工作。

作为测试和数据值的相同长度和属性(包括维度和“类”)的向量，值为yes或no。

purrr::map_dbl(x, ~ ifelse(is.null(.x), 0, .x[[1]] + .x[[2]]))
#[1] 0 3 7

注意:所有的方法都是用来检查OP的情况。但是，如果目标是获得结果，还有其他方法。

Answer 2

另一种方法是使用sum中的sum参数来在将值相加时忽略NA或NULL值。这样，我们就可以跳过if逻辑：

purrr::map_dbl(x, sum, na.rm = TRUE) 
# [1] 0 3 7

以下是基本R当量(正如akrun所指出的)：

sapply(x, sum, na.rm = TRUE)