rのif_elseでのNAの処理

Question

次のデータセットには、日付を含む3つの列があります。

私は、次のif_else文はほとんどそこに私を取得します

[395500]の間でT1またはT2と入社年月日の間に差がある場合DF1 $ COMが1であるような場合はelse文を実行したいと思います

library(dplyr) 

set.seed(45) 

df1 <- data.frame(hire_date = sample(seq(as.Date('1999/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="week"), 10), 
       t1 = sample(seq(as.Date('2000/01/01'), as.Date('2001/01/01'), by="week"), 10), 
       t2 = sample(seq(as.Date('2000/01/01'), as.Date('2001/01/01'), by="day"), 10)) 

#this value is actually unknown 
df1[10,2] <- NA 

    hire_date   t1   t2 
1 1999-08-20 2000-05-13 2000-02-17 
2 1999-04-23 2000-11-11 2000-04-27 
3 1999-03-26 2000-04-15 2000-08-01 
4 1999-05-07 2000-06-03 2000-08-29 
5 1999-04-30 2000-05-27 2000-11-19 
6 1999-04-09 2000-12-30 2000-01-26 
7 1999-03-12 2000-12-23 2000-12-07 
8 1999-06-25 2000-02-12 2000-09-26 
9 1999-02-26 2000-05-06 2000-08-23 
10 1999-01-01  <NA> 2000-03-18 

しかし、NAはそれをうんざりさせる。何か案は？

df1$com <- if_else((df1$t1 - df1$hire_date) >= 395 & 
       (df1$t1 - df1$hire_date) <= 500, 1, 
     if_else((df1$t2 - df1$hire_date) >= 395 & 
       (df1$t2 - df1$hire_date) <= 500, 1, 0)) 

Answer 1

あなたはif_else文を入れ子にするのではなく、dplyr::case_whenを使用することができます。 NAの治療方法を簡単に制御できます。 dplyr::betweenは日付比較のためにも同様にクリーンアップされます。今

case_whenは、dplyrの開発バージョンでmutate()で動作0.5.0.9000、およびサポートパッケージbindrcpp。 devtools::install_github(c("hadley/dplyr", "krlmlr/bindrcpp"))でGitHubからインストールしてください。

df1 %>% 
    mutate(com = case_when(
    is.na(df1$t1) | is.na(df1$t2) ~ 999, # or however you want to treat NA cases 
    between(df1$t1 - df1$hire_date, 395, 500) ~ 1, 
    between(df1$t2 - df1$hire_date, 395, 500) ~ 1, 
    TRUE ~ 0 # neither range is between 395 and 500 
)) 

#>  hire_date   t1   t2 com 
#> 1 1999-08-20 2000-05-13 2000-02-17 0 
#> 2 1999-04-23 2000-11-11 2000-04-27 0 
#> 3 1999-03-26 2000-04-15 2000-08-01 1 
#> 4 1999-05-07 2000-06-03 2000-08-29 1 
#> 5 1999-04-30 2000-05-27 2000-11-19 0 
#> 6 1999-04-09 2000-12-30 2000-01-26 0 
#> 7 1999-03-12 2000-12-23 2000-12-07 0 
#> 8 1999-06-25 2000-02-12 2000-09-26 1 
#> 9 1999-02-26 2000-05-06 2000-08-23 1 
#> 10 1999-01-01  <NA> 2000-03-18 999