使用case_when因列类型不一致报错的解决方案咨询

当用bind_rows拼接空数据框和包含部分列的子数据框后，空列会保留初始的logical类型，有值的列是double类型，此时使用case_when跨列取值时，因分支返回的向量类型不一致触发报错。

报错原因 #

case_when要求所有条件分支返回的向量类型完全一致。拼接后的a/c/d/e列是logical（空数据框初始化时默认类型），b列是double，混合不同类型的返回值会触发类型不匹配错误。

解决方案1：初始化空数据框时指定统一列类型 #

直接创建指定numeric类型的空数据框，从根源避免类型混乱：

# 初始化时直接指定各列为numeric类型，替代matrix默认的logical
df <- data.frame(a = numeric(), b = numeric(), c = numeric(), d = numeric(), e = numeric())
df_subset <- data.frame(b=c(1,2))
df1 <- bind_rows(df, df_subset) %>% mutate(type="b")

# 直接运行case_when即可
df1 %>% mutate(result=case_when(
  type=="a"~a,
  type=="b"~b,
  type=="c"~c,
  type=="d"~d,
  type=="e"~e,
  TRUE~NA_real_
))

解决方案2：拼接后统一转换逻辑型列为数值型 #

如果无法修改初始化步骤，可在拼接后批量转换逻辑型列：

df <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 5, nrow = 0)), c("a", "b", "c","d","e")) 
df_subset <- data.frame(b=c(1,2))
df1 <- bind_rows(df, df_subset) %>% 
  mutate(type="b") %>%
  # 将所有逻辑型列转为数值型
  mutate(across(where(is.logical), as.numeric))

# 运行case_when
df1 %>% mutate(result=case_when(
  type=="a"~a,
  type=="b"~b,
  type=="c"~c,
  type=="d"~d,
  type=="e"~e,
  TRUE~NA_real_
))

解决方案3：在case_when分支中强制统一类型 #

针对当前case_when场景，在每个分支中强制转换为数值型：

df <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 5, nrow = 0)), c("a", "b", "c","d","e")) 
df_subset <- data.frame(b=c(1,2))
df1 <- bind_rows(df, df_subset) %>% mutate(type="b")

df1 %>% mutate(result=case_when(
  type=="a"~as.numeric(a),
  type=="b"~as.numeric(b),
  type=="c"~as.numeric(c),
  type=="d"~as.numeric(d),
  type=="e"~as.numeric(e),
  TRUE~NA_real_
))

预期输出 #

三个方案均会得到如下结果：

a b  c  d  e type result
1 NA 1 NA NA NA    b      1
2 NA 2 NA NA NA    b      2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者one