使用dplyr中mutate嵌套ifelse生成infected列结果异常求助

需要基于现有数据列创建新列infected，规则如下：

• 当nb_positif > 0（存在至少1个阳性案例）时，infected = 1
• 当nb_positif为NA且nb_negatif > 0时，infected = 0
• 当nb_positif和nb_negatif均为NA时，infected = NA

数据结构：

structure(list(nb_positif = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, 43L, 7L, 2L, NA, NA, NA, 1L, 6L, NA, NA, 2L, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), nb_negatif = c(1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 
2L, 6L, 2L, 11L, 1L, 5L, 45L, 35L, 12L, 2L, 3L, 11L, 12L, 9L, 
2L, 2L, 10L, 2L, 14L, 12L, 3L, 2L, 1L, 1L, 15L)), reshapeWide = list(
    v.names = NULL, timevar = "grpName", idvar = "ID", times = c("NEGATIF", 
    "POSITIF", "INDETERMINE"), varying = structure(c("resultatanalyse.NEGATIF", 
    "n.NEGATIF", "resultatanalyse.POSITIF", "n.POSITIF", "resultatanalyse.INDETERMINE", 
    "n.INDETERMINE"), .Dim = 2:3)), row.names = c(1L, 2L, 3L, 
4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 14L, 16L, 18L, 19L, 20L, 
21L, 23L, 25L, 26L, 27L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L
), class = "data.frame")

用户编写的代码及运行结果：

test_stack %>% mutate(infected=ifelse(nb_positif!="NA",1,
                                            ifelse(nb_negatif!="NA",0,"NA")))
#>    nb_positif nb_negatif infected
#> 1          NA          1       NA
#> 2          NA          2       NA
#> 3          NA          3       NA
#> 4          NA          1       NA
#> 5          NA          1       NA
#> 6          NA          2       NA
#> 7          NA          6       NA
#> 8          NA          2       NA
#> 9          NA         11       NA
#> 10         NA          1       NA
#> 11         NA          5       NA
#> 12         43         45        1
#> 14          7         35        1
#> 16          2         12        1
#> 18         NA          2       NA
#> 19         NA          3       NA
#> 20         NA         11       NA
#> 21          1         12        1
#> 23          6          9        1
#> 25         NA          2       NA
#> 26         NA          2       NA
#> 27          2         10        1
#> 29         NA          2       NA
#> 30         NA         14       NA
#> 31         NA         12       NA
#> 32         NA          3       NA
#> 33         NA          2       NA
#> 34         NA          1       NA
#> 35         NA          1       NA
#> 36         NA         15       NA

1. 缺失值判断错误：R中的NA是特殊的缺失值类型，不是字符串"NA"。原代码用nb_positif != "NA"无法识别真正的缺失值，导致第二个ifelse分支永远不会触发。
2. 逻辑条件不符合需求：原代码第一个条件是判断nb_positif不是字符串"NA"，但实际需求是nb_positif > 0，逻辑匹配不准确。

推荐使用dplyr::case_when编写清晰的多条件判断，可读性更强：

library(dplyr)

test_stack %>%
  mutate(infected = case_when(
    nb_positif > 0 ~ 1L,
    is.na(nb_positif) & nb_negatif > 0 ~ 0L,
    is.na(nb_positif) & is.na(nb_negatif) ~ NA_integer_,
    TRUE ~ NA_integer_ # 兜底处理未覆盖的边界情况
  ))

也可以修正ifelse嵌套写法：

test_stack %>%
  mutate(infected = ifelse(nb_positif > 0, 1L,
                           ifelse(is.na(nb_positif) & nb_negatif > 0, 0L, NA_integer_)))

运行后，所有nb_positif为NA且nb_negatif > 0的行，infected会被赋值为0；两个字段均为NA的行保持infected为NA，完全符合需求。

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