R语言ifelse比较逻辑错误求助：所有分类结果均为Positive

问题根源 #

你在ifelse判断中用单引号'Income-to-Debt'指代列名，这会被R识别为字符串字面量，而非数据框中的目标列。当执行'Income-to-Debt' >= 0时，R会尝试将字符串转换为数值，结果返回NA；而ifelse遇到NA条件时，会默认返回第一个分支的结果（即'Positive'），导致所有行都被错误标记。

修正方案 #

对于包含连字符这类特殊字符的列名，需用反引号（`）包裹来正确引用，或使用dplyr的.data代词明确指定列：

方案1：反引号包裹列名 #

df <- source_df %>% mutate(Pos_Neg = ifelse(`Income-to-Debt` >= 0, 'Positive', 'Negative'))

方案2：使用.data代词 #

df <- source_df %>% mutate(Pos_Neg = ifelse(.data[['Income-to-Debt']] >= 0, 'Positive', 'Negative'))

正确结果示例 #

执行修正后的代码后，数据框将得到符合预期的分类：

Id     State_Name     Income-to-Debt      Pos_Neg
1      Alaska         1.24560987622       Positive
2      Alaska         -2.52225746912      Negative
3      Alabama        1.35606080600       Positive
4      Michigan       -1.89243582052      Negative
5      Ohio           2.56434636363       Positive
6      Idaho          0.00000000000       Positive

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Edward