dplyr中replace()函数条件修改变量值失败：替代case_when()的高效实现求助

你遇到的这个警告问题，核心是对replace()函数的参数逻辑理解有误。咱们来拆解一下：

为什么replace()会报错？ #

replace()的语法是replace(x, list, values)，其中：

• x是要修改的向量
• list是要替换元素的位置/条件
• values是对应要替换进去的值，它的长度必须和list筛选出的元素数量一致，或者是单个可重复的值

你写的replace(close, close > 100, close/100)里，close/100是整个close向量除以100后的完整向量，而close > 100筛选出的只是其中一部分元素。当这两个长度不匹配时，R就会抛出"替换项数量不是替换长度的倍数"的警告，因为它不知道怎么把一整个向量塞进数量更少的位置里。

而case_when()之所以能正常工作，是因为它会逐元素判断条件，满足条件的元素用close/100（此时是该元素自身除以100），不满足的保留原值，逻辑是逐元素对应的。

怎么让replace()正常工作？ #

只需要把values部分改成仅针对满足条件的元素计算即可，也就是提取出close中大于100的部分再除以100：

price %>% mutate(close = replace(close, close > 100, close[close > 100]/100))

这样一来，values的长度就和list筛选出的元素数量完全匹配，替换就能正常执行了。

另外，还有一种更简洁的写法可以达到同样效果，用ifelse：

price %>% mutate(close = ifelse(close > 100, close/100, close))

它的逻辑和case_when()类似，也是逐元素判断赋值，代码更紧凑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcio Bernardo