奇怪的group_by + mutate + which.max行为 [英] Weird group_by + mutate + which.max behavior
本文介绍了奇怪的group_by + mutate + which.max行为的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在遇到 dplyr 的意外行为:
I'm running into unexpected behavior with dplyr:
library(dplyr)
df <- structure(list(date = c("2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02", "2016-05-02",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
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"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03",
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"2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-03", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
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"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04", "2016-05-04",
"2016-05-04", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05",
"2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-05", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06", "2016-05-06",
"2016-05-06", "2016-05-06"), abc = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 20, 20, 16,
14, 9, 8, 6, 5, 5, 6, 7, 13, 24, 52, 65, 68, 66, 65, 58, 47,
21, 6, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 19, 19, 15, 11, 8, 8, 5, 4, 4, 4, 5,
9, 17, 31, 43, 49, 52, 52, 47, 32, 21, 6, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 14,
14, 14, 15, 18, 18, 14, 14, 14, 15, 19, 29, 46, 58, 62, 69, 71,
67, 56, 40, 25, 8, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 18, 18, 14, 12, 9, 7, 5,
4, 5, 5, 7, 9, 17, 30, 36, 49, 52, 54, 54, 42, 32, 15, 5, 1)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -240L), .Names = c("date", "abc"))
df %>%
group_by(date) %>%
mutate(peak_max_index = as.numeric(which.max(as.numeric(abc))))
我希望这返回的是 peak_max_index ，对于 date 为 2016-05-04 .但是奇怪的是， peak_max_index 是 NA .更奇怪的是，如果在运行 dplyr 命令之前将所有 date 为 2016-05-03 的行踢出，结果将完全是正确的.这是一个错误吗?
What I would expect this to return is peak_max_index that's 41 for all rows where date is 2016-05-04. But strangely peak_max_index is NA instead. Even more strangely, if you kick out all rows where date is 2016-05-03 before you run the dplyr commands, the result is entirely correct. Is this a bug?
推荐答案
您正在公式 which.max()中评估 NA的.只需用！is.na()消除 NA's .
You are evaluating NA's in your formula which.max(). Just eliminate the NA's with !is.na().
df %>%
group_by(date) %>%
mutate(peak_max_index = max(df$abc[!is.na(df$abc)]))
这篇关于奇怪的group_by + mutate + which.max行为的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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