Dplyr: Разрешить тихое преобразование между целыми и числовыми значениями в if_else () и case_when ()

Хотя я ценю проверку типов, выполняемую if_else() и case_when() поскольку она может обнаруживать опасные ошибки, я считаю, что отсутствие автоматического преобразования между целыми и числовыми значениями довольно громоздко.

Например, в одном опросе я использую переменную (здесь y ), выраженную как количество часов в день в неделю. Единица времени хранится в переменной x . Чтобы вычислить количество часов в день, можно использовать if_else для выполнения деления, когда это необходимо. К сожалению, следующий код не работает, когда y имеет тип integer , что имеет место в файлах dBase, которые я импортирую с помощью read.dbf .

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'

(На самом деле условие более сложное, поэтому я хотел бы использовать case_when вместо вложенного if_else .)

Можно ли разрешить преобразование целочисленных столбцов в числовые? В этом случае нет риска сгенерировать неверные данные. В целом разница между numeric и integer в R довольно скрыта, поэтому эта ошибка скорее всего сбивает с толку новых пользователей. Мне очень плохо, что приходится объяснять это новичкам для выполнения такой простой операции.