我正在验证一个函数，用于计算实验室中某个标准的通过率。这背后的数学非常简单：给定一些测试结果（通过或失败），计算通过的百分比。
数据将作为一列值提供，这些值可以是“P1”（第一次测试通过）、“F1”（第一次测试失败）、“P2”或“F2”（第二次测试通过或失败）。我编写了下面的函数“passRate”，以帮助计算总体（第一次和第二次尝试）以及独立于第一次和第二次测试的通过率。
设置验证参数的质量专员给了我一个通过和失败计数的列表，我正在使用下面的“test_vector”函数将其转换为向量。
一切看起来都很好，直到我到达“Pass”数据框架的第三行，其中包含质量专员的通过/失败计数。当我使用“mutate”时，它返回NA，而不是100%的第二次测试通过率。
我本来期望这两个函数返回的结果是相同的。 我猜测是因为“mutate”在某个地方出了问题，因为它假设每组中的“n”行应映射到结果中的“n”行（它是否在计算“n”时被混淆了？），而“summarise”知道无论它从多少行开始，最终只会有1行。
有人对这种行为背后的机制有什么想法吗？
数据将作为一列值提供，这些值可以是“P1”（第一次测试通过）、“F1”（第一次测试失败）、“P2”或“F2”（第二次测试通过或失败）。我编写了下面的函数“passRate”，以帮助计算总体（第一次和第二次尝试）以及独立于第一次和第二次测试的通过率。
设置验证参数的质量专员给了我一个通过和失败计数的列表，我正在使用下面的“test_vector”函数将其转换为向量。
一切看起来都很好，直到我到达“Pass”数据框架的第三行，其中包含质量专员的通过/失败计数。当我使用“mutate”时，它返回NA，而不是100%的第二次测试通过率。
library(dplyr)
Pass <- structure(list(P1 = c(2L, 0L, 10L),
F1 = c(0L, 2L, 0L),
P2 = c(0L, 3L, 2L),
F2 = c(0L, 2L, 0L),
id = 1:3),
.Names = c("P1", "F1", "P2", "F2", "id"),
class = c("tbl_df", "data.frame"),
row.names = c(NA, -3L))
以下是类似于我使用mutate的操作。
Pass %>%
group_by(id) %>%
mutate(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 8]
Groups: id [3]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100 NA
2 0 2 3 2 2 42.85714 0 60
3 10 0 3 1 3 100.00000 100 NA
当我使用summarise时进行比较
Pass %>%
group_by(id) %>%
summarise(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 4]
id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 1 100.00000 100 NA
2 2 42.85714 0 60
3 3 100.00000 100 100
我本来期望这两个函数返回的结果是相同的。 我猜测是因为“mutate”在某个地方出了问题，因为它假设每组中的“n”行应映射到结果中的“n”行（它是否在计算“n”时被混淆了？），而“summarise”知道无论它从多少行开始，最终只会有1行。
有人对这种行为背后的机制有什么想法吗？
Pass <- data.frame(P2 = c(0,3,2), F2 = c(0,2,0), id = 1:3); Pass %>% group_by(id) %>% mutate(pass2 = P2/(P2 + F2))。第三行不应该有任何NA。 - jeremycgmutate时，我可能试图做太多事情了（至少在我的初始复杂示例中），应该采用do和summarise的组合方法来处理它，因为事实证明，在简化的示例中，如果您删除group_by并直接使用mutate，则会得到预期的结果。所以也许这只是一种分组滥用的情况？ - Benjamin