在mutate()与case_when()中使用sample()函数的问题求助

你的需求是：当a不为缺失值时，c取对应行的b值；当a为缺失值时，c随机取0或对应行的b值。原代码逻辑存在问题，导致结果不符合预期。

原代码的问题 #

原代码中sample(c(0,b),n(),replace=TRUE)的写法错误：

• c(0,b)会把0和整个b列的所有值合并成一个向量（比如这里是c(0,2,4,5,1)），然后抽样n()次，这是从这个大集合里随机选值，而非针对每个a为NA的行，在0和该行的b值之间二选一，完全偏离需求。

正确解法 #

可以用case_when结合runif实现逐行的随机二选一，代码如下：

library(dplyr)

df2 <- data.frame(a = c(1,NA,6,NA), b = c(2,4,5,1))

df2 <- df2 %>% 
  mutate(c = case_when(
    !is.na(a) ~ b,  # a非缺失时，c直接取b
    is.na(a) ~ ifelse(runif(n()) > 0.5, 0, b)  # a缺失时，50%概率取0，50%取该行b
  ))

也可以用更简洁的ifelse嵌套写法：

df2 <- df2 %>% 
  mutate(c = ifelse(is.na(a), ifelse(runif(n()) > 0.5, 0, b), b))

运行后，a为NA的行（第2、4行）的c会随机呈现0或对应b的值，非NA行的c则与b完全一致，符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chloe_pa