У меня есть data.table
с двумя столбцами: один столбец ID
и один столбец value
. Я хочу разбить таблицу на столбец ID
и запустить функцию foo
в столбце value
. Это работает отлично, пока foo
не возвращает NA. В этом случае я получаю сообщение об ошибке, которое говорит мне, что типы групп несовместимы. Мое предположение заключается в том, что поскольку is.logical(NA)
равно TRUE
и is.numeric(NA)
равно FALSE
, data.table
внутренне предполагает, что я хочу комбинировать логические значения с числовыми и возвращает ошибку. Однако я нахожу это поведение своеобразным. Любые комментарии по этому поводу? Я пропустил что-то очевидное здесь или это действительно предназначенное поведение? Если да, то короткое объяснение было бы замечательным. (Обратите внимание, что я знаю обход: просто пусть foo2
вернет полное невероятное число и фильтр для этого позже. Однако это выглядит плохое кодирование).
Вот пример:
library(data.table)
foo1 <- function(x) {if (mean(x) < 5) {return(1)} else {return(2)}}
foo2 <- function(x) {if (mean(x) < 5) {return(1)} else {return(NA)}}
DT <- data.table(ID=rep(c("A", "B"), each=5), value=1:10)
DT[, foo1(value), by=ID] #Works perfectly
ID V1
[1,] A 1
[2,] B 2
DT[, foo2(value), by=ID] #Throws error
Error in `[.data.table`(DT, , foo2(value), by = ID) :
columns of j don't evaluate to consistent types for each group: result for group 2 has column 1 type 'logical' but expecting type 'numeric'