Итак, я огромный фанат data.table в R. Я использую его почти все время, но столкнулся с ситуацией, в которой он не будет работать для меня вообще. У меня есть пакет (внутренний для моей компании), который использует R double для хранения значения беззнакового 64-битного целого числа, битовая последовательность которого соответствует некоторой фантазии кодирования. Этот пакет работает очень хорошо везде, кроме data.table. Я обнаружил, что если я агрегирую по столбцу этих данных, я потеряю большое количество моих уникальных значений. Мое единственное догадывание здесь в том, что data.table - усекающие биты в какой-то странной double оптимизации.
Может ли кто-нибудь подтвердить, что это так? Это просто ошибка?
Ниже показано воспроизведение проблемы и сравнение с пакетом, который я сейчас должен использовать, но вы хотите избежать страсти (dplyr).
temp <- structure(list(obscure_math = c(6.95476896592629e-309, 6.95476863436446e-309,
6.95476743245288e-309, 6.95476942182375e-309, 6.95477149408563e-309,
6.95477132830476e-309, 6.95477132830476e-309, 6.95477149408562e-309,
6.95477174275702e-309, 6.95476880014538e-309, 6.95476896592647e-309,
6.95476896592647e-309, 6.95476900737172e-309, 6.95476900737172e-309,
6.95476946326899e-309, 6.95476958760468e-309, 6.95476958760468e-309,
6.95477020928318e-309, 6.95477124541406e-309, 6.95476859291965e-309,
6.95476875870014e-309, 6.95476904881676e-309, 6.95476904881676e-309,
6.95476904881676e-309, 6.95476909026199e-309, 6.95476909026199e-309,
6.95476909026199e-309, 6.95476909026199e-309, 6.9547691317072e-309,
6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309,
6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309,
6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309,
6.9547691317072e-309, 6.9547691317072e-309, 6.95477211576406e-309,
6.95476880014538e-309, 6.95476880014538e-309, 6.95476880014538e-309,
6.95476892448104e-309, 6.95476880014538e-309, 6.95476892448105e-309,
6.9547689659263e-309, 6.95476913170719e-309, 6.95476933893334e-309
)), .Names = "obscure_math", class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA,
-50L))
dt_collapsed <- temp[, .(count=.N), by=obscure_math]
nrow(dt_collapsed) == length(unique(temp$obscure_math))
setDF(temp)
dplyr_collapsed <- temp %>% group_by(obscure_math) %>% summarise(count=n())
nrow(dplyr_collapsed) == length(unique(temp$obscure_math))
