我使用函数ifelse()来操作一个日期向量。我期望的结果是类Date，并惊讶地得到一个数字向量。这里有一个例子:
dates <- as.Date(c('2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'))
dates <- ifelse(dates == '2011-01-01', dates - 1, dates)
str(dates)
这尤其令人惊讶，因为在整个向量上执行操作将返回一个Date对象。
dates <- as.Date(c('2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04','2011-01-05'))
dates <- dates - 1
str(dates)
我是否应该使用一些其他函数来操作日期向量?如果有，是什么功能?如果不是，我如何强制ifelse返回与输入相同类型的向量?
ifelse的帮助页面表明这是一个功能，而不是一个错误，但我仍然在努力为我发现的令人惊讶的行为寻找解释。
当前回答
为什么不在这里使用索引?
> dates <- as.Date(c('2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04', '2011-01-05'))
> dates[dates == '2011-01-01'] <- NA
> str(dates)
Date[1:5], format: NA "2011-01-02" "2011-01-03" "2011-01-04" "2011-01-05"
其他回答
这不能工作的原因是，ifelse()函数将值转换为因子。一个很好的解决方法是在计算之前将其转换为字符。
dates <- as.Date(c('2011-01-01','2011-01-02','2011-01-03','2011-01-04','2011-01-05'))
dates_new <- dates - 1
dates <- as.Date(ifelse(dates =='2011-01-01',as.character(dates_new),as.character(dates)))
这将不需要任何库，除了基底R。
它与ifelse的文档值有关:
长度和属性(包括维度和“类”)与测试值和数据值相同的向量，这些值来自yes或no。答案的模式将从逻辑上被强制，以容纳首先从“是”获得的任何值，然后从“否”获得的任何值。
归结为它的含义，ifelse使因素失去它们的级别，日期失去它们的类，只有它们的模式(“数字”)被恢复。试试这个吧:
dates[dates == '2011-01-01'] <- dates[dates == '2011-01-01'] - 1
str(dates)
# Date[1:5], format: "2010-12-31" "2011-01-02" "2011-01-03" "2011-01-04" "2011-01-05"
你可以创建一个safe.ifelse:
safe.ifelse <- function(cond, yes, no){ class.y <- class(yes)
X <- ifelse(cond, yes, no)
class(X) <- class.y; return(X)}
safe.ifelse(dates == '2011-01-01', dates - 1, dates)
# [1] "2010-12-31" "2011-01-02" "2011-01-03" "2011-01-04" "2011-01-05"
后面的注释:我看到Hadley在数据整形包的magrittr/dplyr/tidyr复合物中构建了一个if_else。
杜温的解释是正确的。在我意识到我可以简单地在ifelse语句之后强制类之前，我摆弄了一段时间:
dates <- as.Date(c('2011-01-01','2011-01-02','2011-01-03','2011-01-04','2011-01-05'))
dates <- ifelse(dates=='2011-01-01',dates-1,dates)
str(dates)
class(dates)<- "Date"
str(dates)
起初，我觉得这有点“粗鄙”。但现在我只是把它看作是为从ifelse()中获得的性能回报所付出的一个小代价。另外，它仍然比循环简洁得多。
建议的方法不适用于因子列。我想提出这样的改进建议:
safe.ifelse <- function(cond, yes, no) {
class.y <- class(yes)
if (class.y == "factor") {
levels.y = levels(yes)
}
X <- ifelse(cond,yes,no)
if (class.y == "factor") {
X = as.factor(X)
levels(X) = levels.y
} else {
class(X) <- class.y
}
return(X)
}
顺便说一句:ifelse糟透了……强大的能力带来巨大的责任，即1x1矩阵和/或数字的类型转换(例如当它们应该被添加时)对我来说是可以的，但ifelse中的这种类型转换显然是不需要的。我现在多次碰到同一个ifelse“bug”，它一直在偷我的时间:-(
FW
你可以使用数据。表::fifelse(数据。表>= 1.12.3)或dplyr::if_else。
data.table：：fifelse
与ifelse不同，fifse保留输入的类型和类。
library(data.table)
dates <- fifelse(dates == '2011-01-01', dates - 1, dates)
str(dates)
# Date[1:5], format: "2010-12-31" "2011-01-02" "2011-01-03" "2011-01-04" "2011-01-05"
dplyr: if_else
来自dplyr 0.5.0发行说明:
[if_else]有更严格的语义ifelse(): true和false参数必须是同一类型。这给出了一个不那么令人惊讶的返回类型，并保留了像日期这样的S3向量”。
library(dplyr)
dates <- if_else(dates == '2011-01-01', dates - 1, dates)
str(dates)
# Date[1:5], format: "2010-12-31" "2011-01-02" "2011-01-03" "2011-01-04" "2011-01-05"
