Dplyr: 允许在 if_else() 和 case_when() 中整数和数字之间的静默转换

虽然我很欣赏if_else()和case_when()所做的类型检查，因为它可以捕获危险的错误，但我发现整数和数字之间缺乏自动转换非常麻烦。

例如，在一项调查中，我使用一个变量（此处y ）表示为每周每天或每周的小时数。 时间单位存储在变量x 。 为了计算每天的小时数，可以在需要时使用if_else进行除法。 不幸的是，当y的类型integer ，以下代码不起作用，我使用read.dbf导入的 dBase 文件就是这种情况。

library(dplyr)
df <- data.frame(x=c("Week", "Day"), y=c(1L, 2L))
mutate(df, z = if_else(x == "Week", y/7, y))

# Result:
Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  `false` has type 'integer' not 'double'

（实际上，条件更复杂，所以我想使用case_when而不是嵌套的if_else 。）

是否可以允许将整数列转换为数字？ 在这种情况下不存在生成错误数据的风险。 一般来说， numeric和integer之间的区别在 R 中是相当隐蔽的，所以新用户很可能会被这个错误所迷惑。 这么简单的操作，不得不向新人解释，我的心情很不好。