了解 R 中 ifelse() 与 if_else() 的行为

探索 R 中的条件评估：ifelse() 与 if_else()

R 编程：使用 Tidyverse 进行分组数据操作和条件逻辑

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
library(lubridate)
# Create a sample data frame
df <- tibble::tribble(
  ~record_id, ~date,
  "id_1", as.Date("2025-12-25"),
  "id_1", as.Date("2024-12-25"),
  "id_2", as.Date("2026-12-25"),
  "id_2", NA,
  "id_3", NA
)
# Solution using ifelse()
df_ifelse <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = ifelse(any(!is.na(date)),
                        as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                        as.Date(NA)))
# View the result
print(df_ifelse)

使用 if_else() 的优化解决方案

R 编程：利用 Tidyverse 通过 if_else() 进行更严格的类型控制

# Load required libraries
library(dplyr)
library(tibble)
# Solution using if_else()
df_if_else <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = if_else(any(!is.na(date)),
                         as.Date(min(date, na.rm = TRUE)),
                         as.Date(NA)))
# View the result
print(df_if_else)

使用自定义函数增强模块化性

R 编程：实现自定义函数来解决边缘情况

# Define a custom function
calculate_non_na <- function(dates) {
  if (any(!is.na(dates))) {
    return(min(dates, na.rm = TRUE))
  } else {
    return(NA)
  }
}
# Apply the custom function
df_custom <- df %>%
  group_by(record_id) %>%
  mutate(non_na = as.Date(calculate_non_na(date)))
# View the result
print(df_custom)

验证解决方案的单元测试

R 编程：测试不同场景以确保准确性和可靠性

# Load required library for testing
library(testthat)
# Test if ifelse() produces the expected result
test_that("ifelse output is correct", {
  expect_equal(df_ifelse$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_ifelse$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if if_else() produces the expected result
test_that("if_else output is correct", {
  expect_equal(df_if_else$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_if_else$non_na[3], as.Date(NA))
})
# Test if custom function handles edge cases
test_that("custom function output is correct", {
  expect_equal(df_custom$non_na[1], as.Date("2024-12-25"))
  expect_equal(df_custom$non_na[3], as.Date(NA))
})

有关 R 中条件求值的常见问题

1. 为什么会 if_else() 评估两个分支？
2. if_else() 强制执行更严格的类型检查并评估两个分支以确保数据一致性，即使不使用一个分支的结果也是如此。
3. 有什么好处 ifelse()？
4. ifelse() 更灵活，因为它只评估所需的分支，在某些情况下速度更快，但对类型一致性的要求不那么严格。
5. 使用时如何避免警告 if_else() 有缺失值？
6. 将条件或分支值包装在函数中，例如 is.na() 和 replace_na() 显式处理缺失值。
7. 能 ifelse() 有效地处理分组操作？
8. 是的，当与诸如 group_by() 和 mutate(), ifelse() 对于分组数据表现良好。
9. 是否可以使用混合方法？
10. 是的，结合 ifelse() 具有自定义功能可以更好地控制和优化条件评估。
11. 有哪些典型用例 ifelse()？
12. 它通常用于数据预处理，例如估算缺失值或创建派生列。
13. 为什么类型一致性很重要 if_else()？
14. 它确保下游函数不会遇到意外的类型错误，这在生产代码中至关重要。
15. 怎么样 group_by() 增强条件逻辑？
16. 它允许在组级别应用条件运算，从而实现特定于上下文的计算。
17. 自定义函数可以替代吗 ifelse() 或者 if_else()？
18. 是的，自定义函数可以封装逻辑，提供灵活性和可重用性，同时有效处理边缘情况。
19. 关键性能考虑因素是什么？
20. 尽管 ifelse() 由于惰性求值更快， if_else() 提供更安全的类型处理，使选择依赖于上下文。

关于 R 中条件逻辑的最终想法

了解细微差别 如果否则() 和 if_else() 对于 R 中的高效数据操作至关重要。 if_else() 提供更严格的类型检查，可能会导致额外的处理。选择正确的函数取决于上下文和特定的数据集要求。 💡

通过将这些功能的优势与模块化解决方案相结合，开发人员可以有效地处理分组数据和缺失值。添加单元测试进一步确保了可靠性，使这些工具对于强大的数据分析和清理工作流程非常有价值。 📊