Mutate (dplyr 1.0.10) 不更新已经改变的值

Question

在这个简化的例子中......我目前正在尝试根据年龄（名为“年龄”的列）和就业状况（名为“emp_stat”的列）将一个人分类。我想将人员分为“儿童”、“工人”、“失业”和“退休人员”，将结果保存在新列“per_type”中。我试图通过以下方式做到这一点：

persons<-
   persons %>%
   mutate(per_type = case_when(
      (age < 18) ~ "child",
      (age >= 18 and age < 65) & (emp_stat = "emp") ~ "worker",
      (age >= 65) ~ "retiree",
      (age >= 65) & (emp_stat = "emp") ~ "worker",
      True ~ "unemployed"
))

运行此代码后，我希望看到：

每	年龄	emp_stat	每类型
1	16	unem	孩子
2	45	unem	失业
3	66	unem	退休人员
4	70	emp	工人
5	55	emp	工人

我实际看到的：

每	年龄	emp_stat	每类型
1	16	unem	孩子
2	45	unem	失业
3	66	unem	退休人员
4	70	emp	退休人员
5	55	emp	工人

人 4 被归类为“退休人员”，而不是“工人”。我的假设是 mutate 仅填充先前未调整/更改的行中的值。在这种情况下，由于 (age >= 65) ~ "retiree" 出现在 (age >= 65) & (emp_stat = "emp") ~ "worker 之前，单元格已经有一个值，因此没有打扰根据第二个表达式进行调整。

我知道在这个简单的例子中我可以轻松地交换两个表达式，但在我的实际工作中这不能那么容易地完成，所以我想知道是否有一种方法可以让 mutate（或任何其他函数）覆盖值如果后续快递满意吗？

Answer 1

case_when

在满足正确的值后中止。要获得所需的结果，请更改条件顺序：

persons<-
   persons %>%
   mutate(per_type = case_when(
      (age < 18) ~ "child",
      (age >= 18 & age < 65) & (emp_stat == "emp") ~ "worker",
      (age >= 65) & (emp_stat == "emp") ~ "worker",
      (age >= 65) ~ "retiree",
      TRUE ~ "unemployed"
))

还要注意语法：

==

用于比较；

TRUE

拼写为大写或简单地拼写为

T

并且正如@jaret_marmot 所指出的

&

，

&&

具有不同的含义。