Case_when терпит неудачу, когда условие проверяет несуществующие строки

Я думаю, что ошибки возникают, когда вы просите R найти lead либо а) за концом строк таблицы, либо б) за пределами группы. Вы можете передать ему значение по умолчанию, равное 0, которое никогда не используется и подавляет ошибку, но выполняется только на полпути, поскольку функция пытается объединить каждое значение start:stop и unstop:lead(stop) во всех строках в группе:

library(tidyverse)

df <- data.frame(group  = c(1, 2, 2, 2),
                 start  = c(2, 7, 7, 7),
                 stop   = c(8, 7, 8, 9),
                 unstop = c(10, 7, 9, 10))


df |>
  group_by(group) |>
  mutate(
    n_rows = n(),
    split_weeks = case_when(
      n_rows == 1 ~ str_c(start:stop, collapse = ","),
      n_rows  > 1 &
        row_number() == 1 ~ str_c(c(start:stop, unstop:lead(stop, default = 0)), collapse = ","),
      TRUE ~ "fail"
    )
  )
#> Warning in start:stop: numerical expression has 3 elements: only the first used

#> Warning in start:stop: numerical expression has 3 elements: only the first used

#> Warning in start:stop: numerical expression has 3 elements: only the first used

#> Warning in start:stop: numerical expression has 3 elements: only the first used
#> Warning in unstop:lead(stop, 0): numerical expression has 3 elements: only the
#> first used

#> Warning in unstop:lead(stop, 0): numerical expression has 3 elements: only the
#> first used
#> # A tibble: 4 × 6
#> # Groups:   group [2]
#>   group start  stop unstop n_rows split_weeks  
#>   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <int> <chr>        
#> 1     1     2     8     10      1 2,3,4,5,6,7,8
#> 2     2     7     7      7      3 7,7          
#> 3     2     7     8      9      3 fail         
#> 4     2     7     9     10      3 fail

Способ уборки будет следующим:

• поиск значений потенциальных клиентов вне групп (по умолчанию, чтобы избежать ошибки в последней строке)
• найти количество строк и номера строк в группах
• снова разгруппировать!
• выполнять вычисления по строкам, чтобы R фокусировался только на значениях в этой строке
• выполнить конкатенацию

Что заканчивается так, хотя не уверен, почему 7,7,8 помещается в эту ячейку (имеет смысл, поскольку он объединяет 7 с 7 и 7 с 8):

df |> 
  mutate(lead_stop = lead(stop, default = 0)) |>
  group_by(group) |>
  mutate(
    n_rows = n(),
    rownum = row_number()) |>
  ungroup() |>
  rowwise() |>
  mutate(
    split_weeks = case_when(
      rownum > 1 ~ "fail",
      n_rows == 1 ~ str_c(start:stop, collapse = ","),
      n_rows  > 1 & rownum == 1 ~ str_c(c(start:stop, unstop:lead_stop), collapse = ","),
      TRUE ~ "fail"
    )
  )
#> # A tibble: 4 × 8
#> # Rowwise: 
#>   group start  stop unstop lead_stop n_rows rownum split_weeks  
#>   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>     <dbl>  <int>  <int> <chr>        
#> 1     1     2     8     10         7      1      1 2,3,4,5,6,7,8
#> 2     2     7     7      7         8      3      1 7,7,8        
#> 3     2     7     8      9         9      3      2 fail         
#> 4     2     7     9     10         0      3      3 fail

^{Created on 2022-05-07 by the reprex package (v2.0.1)}

Вот альтернатива, которая дает желаемый результат (по крайней мере, в этом случае). @Энди Бакстер дал хорошее объяснение того, почему оригинал терпит неудачу; несмотря на то, что case_when использует результат первого случая, второй случай выдает ошибку, поэтому операция завершается неудачно. Вы можете обойти это, используя lead(stop, default = 0) или, возможно, coalesce(lead(stop), SOMETHING), любой из которых даст вычисляемый (если бессмысленный/ненужный) результат, когда нет «следующего» значения.

df |>
  group_by(group) |> 
  mutate(n_rows = n()) %>%
  mutate(split_weeks = case_when(
    n_rows == 1 ~ str_c(start:stop, collapse = ","),
    n_rows  > 1 & row_number() == 1 ~ str_c(unstop:(lead(stop, default = 0)), collapse = ","),
    # n_rows  > 1 & row_number() == 1 ~ str_c(unstop:(coalesce(lead(stop), unstop)), collapse = ","), # Alternative
    TRUE ~ "fail"))

Результат

# A tibble: 4 × 6
# Groups:   group [2]
  group start  stop unstop n_rows split_weeks  
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <int> <chr>        
1     1     2     8     10      1 2,3,4,5,6,7,8
2     2     7     7      7      3 7,8          
3     2     7     8      9      3 fail         
4     2     7     9     10      3 fail