如何根据一个条件(is.na)在dplyr中创建另一个变量的最小值？

在dplyr中使用is.na函数创建另一个变量的最小值，可以使用mutate函数结合ifelse函数进行条件判断和计算。具体步骤如下：

1. 使用mutate函数创建一个新的变量，并使用ifelse函数进行条件判断。条件判断使用is.na函数判断某列是否为缺失值。
2. 在ifelse函数中，如果条件满足（即is.na函数返回TRUE），则使用min函数计算该列的最小值，并赋值给新的变量；如果条件不满足（即is.na函数返回FALSE），则使用原始值。

下面是一个示例代码：

library(dplyr)

df <- data.frame(col1 = c(1, 2, NA, 4, 5))

df <- df %>% 
  mutate(new_col = ifelse(is.na(col1), min(col1, na.rm = TRUE), col1))

解释： 上述代码中，我们创建了一个数据框df，其中包含一列col1。然后使用dplyr中的mutate函数创建了一个新的变量new_col。在ifelse函数中，我们使用is.na(col1)判断col1列是否为缺失值，如果是缺失值，则使用min函数计算col1的最小值，并赋值给new_col；如果不是缺失值，则使用原始值。

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