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robertspierre
Asked: 2024-11-13 21:02:26 +0800 CST

Por que replace_na com mutate não funciona como esperado?

  • 772

Por que:

data.frame(a=c(TRUE,NA)) %>% mutate(a=replace_na(FALSE))

retorna

      a
1 FALSE
2 FALSE

e assim definir a coluna inteira para o valor em vez de apenas os elementos NA?

Neste caso mutatesupõe-se que deve ser chamada a versão "vetor" de replace_na, ou seja, deve ser equivalente a:

> df <- data.frame(a=c(TRUE,NA))
> df$a <- replace_na(df$a, FALSE)

A documentação replace_na(data, replace)diz:

Se data for um vetor, replace assume um único valor. Esse único valor substitui todos os valores ausentes no vetor. replace será convertido para o tipo de data.

A propósito, e não relacionado a esta questão,

data.frame(a=c(TRUE,NA)) %>% replace_na(list("a"=FALSE))

funciona como esperado.

2 respostas

  1. Best Answer

    Você está usando mutate() incorretamente ao não dar à função replace_na() uma coluna para operar. Executar replace_na(FALSE) retorna FALSE de forma simples e isso explica seu resultado. A terceira linha de código no reprex fornece o resultado que você quer.

    library(tidyverse)
data.frame(a=c(TRUE,NA)) %>% mutate(a= replace_na(FALSE))
#>       a
#> 1 FALSE
#> 2 FALSE

replace_na(FALSE)
#> [1] FALSE

data.frame(a=c(TRUE,NA)) %>% mutate(a= replace_na(a,FALSE))
#>       a
#> 1  TRUE
#> 2 FALSE

    Criado em 2024-11-13 com reprex v2.1.1

    • 1

  2. Para resolver isso, segue o exemplo de uso do replace_na:

    library(tidyr)
library(dplyr)

data.frame(a=c(TRUE,NA)) %>%
  mutate(a=replace_na(a,
                      FALSE)
         )

    de acordo com o documento replace_na, https://tidyr.tidyverse.org/reference/replace_na.html . deveria ser

    replace_na(data, replace, ...)

    no seu código original: replace_na(FALSE) o resultado é FALSE

    no entanto, a resposta desejada é substituir df$a na por FALSE, então o modo correto deve ser:

    replace_na(df$a, FALSE).

    na função mutate do dplyr e no modo de pipeline %>%, o df$a pode ser escrito como a. A maneira mais organizada do dplyr é:

    mutate(a=replace_na(a,FALSE))
    • 1

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