如何使 ifelse 语句忽略 NA？

Question

你好，我有这个代码

df <- df %>%
  mutate(prev_PC = ifelse(changed_PC  == "No" & (is.na(prev_PC) | prev_PC == ""), new_PC, prev_PC))

我正在尝试更改以前的邮政编码。假设我们有旧邮政编码和新邮政编码。

旧邮政编码来自较小的数据集，该数据集与具有新邮政编码的较大数据集重叠。在与旧的相同的数据集中，我们有一个变量，如果人们更改了他们的邮政编码，则表示否或是（关于旧邮政编码的问卷是在新的问卷之后询问的）。

如果他们没有更改邮政编码，我想使用此变量将旧邮政编码填充为新邮政编码。但是，由于 changed_PC 变量中有大约 1000 个 NA 值，因此在这些情况下它会用 NA 填充 prev_PC，而我在 prev_PC 中留下的 NA 比以前更多。我该如何更改？

TL;DR：我希望 changed_PC == "No" if 语句忽略 NA。因此，如果 changed_PC == NA，我只希望它保留 prev_PC 中的值，就好像它说“是”而不是将 prev_PC 变成 NA。

这是一个例子：

prev_PC <- c(5039, 1402, 3050, NA, NA, NA, NA, NA)
new_PC <- c(5039, 1402, 3050, 3021, 2154, 4853, 1252, 2954)
changed_PC <- c("No", NA, "No", "Yes", NA, NA, "No", "No")

df <- data.frame(prev_PC , new_PC, changed_PC )

我想要的：

prev_PC 
5039, 1402, 3050, NA, NA, NA, 1252, 2954

我得到的：

prev_PC
5039, NA, 3050, NA, NA, NA, 1252, 2954

Answer 1

第一个解决方案如下：

df %>%
  mutate(prev_PC = case_when(changed_PC == "No" &
                               is.na(prev_PC) ~ new_PC,
                             TRUE ~ prev_PC))

但这可能更好：

df %>% 
  mutate(prev_PC = if_else(is.na(prev_PC) & 
                               changed_PC == "No", new_PC, prev_PC))

导致：

> df %>% 
+   print() %>% 
+   mutate(prev_PC = if_else(is.na(prev_PC) & 
+                                changed_PC == "No", new_PC, prev_PC))
  prev_PC new_PC changed_PC
1    5039   5039         No
2    1402   1402       <NA>
3    3050   3050         No
4      NA   3021        Yes
5      NA   2154       <NA>
6      NA   4853       <NA>
7      NA   1252         No
8      NA   2954         No
  prev_PC new_PC changed_PC
1    5039   5039         No
2    1402   1402       <NA>
3    3050   3050         No
4      NA   3021        Yes
5      NA   2154       <NA>
6      NA   4853       <NA>
7    1252   1252         No
8    2954   2954         No

（见前后）

如何使 ifelse 语句忽略 NA？

How to make an ifelse statement ignore NAs?

r

dataframe

if-statement

data-wrangling