如何在R语言的case_when中结合dplyr的if_all()处理数值数据

需求说明 #

• 按class字段分组
• 若组内所有score1值均大于100，组内所有成员的true_score取score1的值
• 若组内存在score1值小于等于100的成员，组内所有成员的true_score取score1 + score2的和

模拟数据 #

library(tidyverse)

test <- tibble(person = c("c", "s", "j"),
               class = c(1, 2, 2),
               score1 = c(101, 200, 23),
               score2 = c(200, 100, 25))

期望输出 #

answer <- tibble(person = c("c", "s", "j"),
                 class = c(1, 2, 2),
                 score1 = c(101, 200, 23),
                 score2 = c(200, 100, 25),
                 true_score = c(101, 300, 48))

失败尝试及报错 #

test %>%
  group_by(class) %>%
  mutate(true_score = case_when(
    if_all(score1 > 100), score1 > 100 ~ score1,
    score1 + score2 > 100 ~ score1 + score2
  ))

报错信息：

Error in mutate():
! Problem while computing true_score = case_when(...).
ℹ The error occurred in group 1: class = 1.
Caused by error in if_all():
! object 'score1' not found

问题分析与正确解法 #

你的错误主要有两点：一是if_all()的用法错误，它需要传入列选择器而非直接的条件表达式；二是case_when()的语法格式错误，每个分支应该是条件 ~ 结果的结构，不能用逗号分隔多余内容。

针对单组内单字段的全量判断，用all(score1 > 100)比if_all()更简洁直观，以下是两种可行的实现方式：

方式一：用ifelse实现 #

test %>%
  group_by(class) %>%
  mutate(true_score = ifelse(all(score1 > 100), score1, score1 + score2)) %>%
  ungroup()

方式二：用case_when实现 #

test %>%
  group_by(class) %>%
  mutate(true_score = case_when(
    all(score1 > 100) ~ score1,
    TRUE ~ score1 + score2
  )) %>%
  ungroup()

如果一定要使用if_all()（虽无必要，但匹配你的尝试方向），可以这样写：

test %>%
  group_by(class) %>%
  mutate(true_score = case_when(
    if_all(everything(), ~ all(score1 > 100)) ~ score1,
    TRUE ~ score1 + score2
  )) %>%
  ungroup()

以上三种写法均能得到符合预期的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.Sabree