使用Ifelse或DPLYR case_when生成新虚拟列遇NA赋值问题

原始数据 #

可通过以下R代码复现你的数据框：

df <- data.frame(
  Invested = c(1, 0, 1, 1, 0, 0),
  ProgramParticipant = c(0, 0, 1, 0, 1, 0)
)

需求说明 #

新增列Invested&Participated，规则：

• 当Invested为1时，取值与ProgramParticipant一致（1或0）
• 当Invested为0时，赋值为NA

可行方法 #

方法1：基础R的ifelse函数 #

直接通过条件判断赋值，注意列名含特殊字符&，需用反引号包裹：

df$`Invested&Participated` <- ifelse(df$Invested == 1, df$ProgramParticipant, NA)

方法2：dplyr的case_when函数 #

需指定NA的类型（匹配ProgramParticipant的数值类型），避免类型不匹配问题：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(`Invested&Participated` = case_when(
    Invested == 1 ~ ProgramParticipant,
    TRUE ~ NA_real_  # 若ProgramParticipant为整数型，可改用NA_integer_
  ))

方法3：向量索引直接赋值 #

先初始化新列为NA，再给符合条件的行批量赋值：

df$`Invested&Participated` <- NA
df$`Invested&Participated`[df$Invested == 1] <- df$ProgramParticipant[df$Invested == 1]

最终结果 #

执行任意方法后，数据框将得到目标结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TvCasteren