R语言单个条件语句中执行多命令失效问题排查

合并代码失效的核心是dplyr的函数不会修改原数据对象：

• 执行z %>% mutate(id = ...)时，会生成一个包含id列的新数据框，但你没把这个新对象保存下来，后续的rownames<-操作仍然针对原始的z（没有id列），自然无法完成行名设置。
• 分开执行时，第一次lapply已经把带id列的新数据框存入data1，第二次操作的是已经更新后的对象，所以能正常运行。

方式1：用管道链串联操作 #

把mutate和行名设置通过管道连起来，直接返回最终处理后的对象：

data1 <- lapply(data, function(y) {
  lapply(y, function(z) {
    if(all(c("variable", "missing") %in% names(z))) {
      z %>% 
        mutate(id = paste0(variable, "_", row_number())) %>% 
        `rownames<-`(.$id)
    } else z
  })
})

方式2：分步赋值保存中间结果 #

如果不习惯管道，也可以把mutate的结果先存到临时变量，再设置行名：

data1 <- lapply(data, function(y) {
  lapply(y, function(z) {
    if(all(c("variable", "missing") %in% names(z))) {
      z_with_id <- z %>% mutate(id = paste0(variable, "_", row_number()))
      `rownames<-`(z_with_id, z_with_id[["id"]])
    } else z
  })
})

• 可以把paste0(z[["variable"]], sep= "_", row_number())简化成paste0(variable, "_", row_number())，因为在dplyr的mutate里可以直接引用列名。
• 如果后续不需要保留id列，还可以在管道最后加上select(-id)去掉该列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rara