Ошибка dplyr: странная проблема при объединении group_by, mutate и ifelse. Это ошибка?

У меня возникают странные проблемы с dplyr и комбинацией group_by, mutate и ifelse. Рассмотрим следующие data.frame

> df1
  crawl.id group.id hits.diff
1        1        1        NA
2        1        2        NA
3        2        2         0
4        1        3        NA
5        1        3        NA
6        1        3        NA

Когда я использую его, следующий код

library(dplyr)
df1 %>%
  group_by(group.id) %>% 
  mutate( hits.consumed = ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0) )

По какой-то причине я получаю

Error: incompatible types, expecting a logical vector**

Однако удаление либо group_by(), либо ifelse работает как ожидалось:

df1 %>%
  mutate( hits.consumed = ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0) )

crawl.id group.id hits.diff hits.consumed
1        1        1        NA            NA
2        1        2        NA            NA
3        2        2         0             0
4        1        3        NA            NA
5        1        3        NA            NA
6        1        3        NA            NA

df1 %>%
  group_by( group.id ) %>%
  mutate( hits.consumed = -hits.diff )

  crawl.id group.id hits.diff hits.consumed
1        1        1        NA            NA
2        1        2        NA            NA
3        2        2         0             0
4        1        3        NA            NA
5        1        3        NA            NA
6        1        3        NA            NA

Это ошибка или функция? Может ли кто-нибудь повторить это? Что такого особенного в этой конкретной комбинации group_by, mutate и ifelse, которая заставляет его терпеть неудачу?

Мои исследования привели меня сюда: https://github.com/hadley/dplyr/issues/464 что предполагает, что он должен быть исправлен к настоящему времени.

Вот dput(df1):

structure(list(crawl.id = c(1, 1, 2, 1, 1, 1), group.id = structure(c(1L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), 
    hits.diff = c(NA, NA, 0, NA, NA, NA)), .Names = c("crawl.id", 
"group.id", "hits.diff"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")

Ответы

Ответ 1

Оберните все это в as.numeric, чтобы заставить выходной формат, чтобы NA s, которые logical по умолчанию, не переопределяют класс выходной переменной:

df1 %>%
  group_by(group.id) %>% 
  mutate( hits.consumed = as.numeric(ifelse(hits.diff<=0,-hits.diff,0)) )

#  crawl.id group.id hits.diff hits.consumed
#1        1        1        NA            NA
#2        1        2        NA            NA
#3        2        2         0             0
#4        1        3        NA            NA
#5        1        3        NA            NA
#6        1        3        NA            NA

Довольно точно, что это та же проблема, что и здесь: Функция пользовательской суммы в dplyr возвращает несогласованные результаты, поскольку этот результат подсказывает:

out <- df1[1:2,] %>%  mutate( hits.consumed = ifelse(hits.diff <= 0, -hits.diff, 0))
class(out$hits.consumed)
#[1] "logical"
out <- df1[1:3,] %>%  mutate( hits.consumed = ifelse(hits.diff <= 0, -hits.diff, 0))
class(out$hits.consumed)
#[1] "numeric"