Разбиение таблицы данных с помощью оператора: функции, возвращающие числовые значения и/или неудача NA

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'

Ответ 1

Вы можете исправить это, указав, что ваша функция должна возвращать NA_real_, а не NA по умолчанию.

foo2 <- function(x) {if (mean(x) < 5) {return(1)} else {return(NA)}}
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'

foo3 <- function(x) {if (mean(x) < 5) {return(1)} else {return(NA_real_)}}
DT[, foo3(value), by=ID] #Works
#      ID V1
# [1,]  A  1
# [2,]  B NA

Кстати, сообщение, которое foo2() дает, когда оно терпит неудачу, очень информативно. По сути, это говорит о том, что ваш NA неправильного типа. Чтобы устранить проблему, вам просто нужно искать константу NA для правильного типа (или класса):

NAs <- list(NA, NA_integer_, NA_real_, NA_character_, NA_complex_)
data.frame(contantName = sapply(NAs, deparse), 
           class       = sapply(NAs, class),
           type        = sapply(NAs, typeof))

#     contantName     class      type
# 1            NA   logical   logical
# 2   NA_integer_   integer   integer
# 3      NA_real_   numeric    double
# 4 NA_character_ character character
# 5   NA_complex_   complex   complex