运行dplyr mutate语句时如何避免警告与Inf输出？

问题重现 #

运行以下代码后，数据框第4行的FixMinIfs列出现Inf（预期为0），同时收到警告：

library(dplyr)

myDF <- 
  data.frame(
    Name = c("R","R","B","R","X","X"),
    Code1 = c(0,0,0,0,1.1,1.2),
    Code2 = c(1,2,1,3,1,2)
  )

myDFRender <- 
  myDF %>% 
  mutate(FixSumIfs = sapply(1:n(), function(x) sum(Code2[1:n()][Code1[1:n()] < Code1[x]]))) %>%
  group_by(Code2) %>%
    mutate(FixMinIfs = min(Code1[Code1 > 0])) %>%
  ungroup()

print.data.frame(myDFRender)

输出结果 #

Name Code1 Code2 FixSumIfs FixMinIfs
1    R   0.0     1         0       1.1
2    R   0.0     2         0       1.2
3    B   0.0     1         0       1.1
4    R   0.0     3         0       Inf
5    X   1.1     1         7       1.1
6    X   1.2     2         8       1.2

警告信息 #

Warning message:
Problem with mutate() column FixMinIfs.
ℹ FixMinIfs = min(Code1[Code1 > 0]).
ℹ no non-missing arguments to min; returning Inf
ℹ The warning occurred in group 3: Code2 = 3.

问题原因 #

• 按Code2分组后，Code2=3的分组中，Code1的值只有0，执行Code1[Code1 > 0]会得到空向量；
• R语言中，对空向量调用min()函数时，默认返回Inf，同时抛出"no non-missing arguments to min"的警告；
• 原代码未处理空向量的情况，导致不符合预期的Inf输出。

解决方法 #

需要在计算最小值时，处理空向量场景，将其替换为预期的0。以下提供两种简洁实现方式：

方法1：用ifelse判断空向量 #

myDFRender <- 
  myDF %>% 
  mutate(FixSumIfs = sapply(1:n(), function(x) sum(Code2[Code1 < Code1[x]]))) %>% # 简化原代码的索引写法
  group_by(Code2) %>%
    mutate(FixMinIfs = ifelse(length(Code1[Code1 > 0]) == 0, 0, min(Code1[Code1 > 0]))) %>%
  ungroup()

方法2：用coalesce结合na.rm参数 #

myDFRender <- 
  myDF %>% 
  mutate(FixSumIfs = sapply(1:n(), function(x) sum(Code2[Code1 < Code1[x]]))) %>%
  group_by(Code2) %>%
    mutate(FixMinIfs = coalesce(min(Code1[Code1 > 0], na.rm = TRUE), 0)) %>%
  ungroup()

说明 #

• 方法1先检查筛选后的向量长度，为空则返回0，否则返回最小值；
• 方法2中，min(..., na.rm=TRUE)对空向量会返回NA，再用coalesce将NA替换为0；
• 原代码中的Code2[1:n()][Code1[1:n()] < Code1[x]]可简化为Code2[Code1 < Code1[x]]，无需额外指定索引范围。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Village.Idyot