Question

我有一个带有一些Date列的data.table dt。当我聚合表时，我得到一些条目的NA值。这是预期的。但是，该字段实际上不是NA，即使它表明它是NA。当我比较那些NA日期字段时，我没有得到NA，这是可以预期的。我不明白这是一个奇怪的结果，正在对我的分析造成破坏。

> dt <- data.table(cust = c(1,1,2,2,2,3,3)
                 , DTE_off = as.Date(c('2018-07-31', '2019-05-06', '2014-06-01', '2015-06-01', '2019-05-06', '2018-06-18', '2019-05-06'), '%Y-%m-%d')
                 , chp_start = as.Date(c('2001-01-22', '2001-01-22', '2000-01-01', '2000-01-01', '2000-01-01', '2000-01-01', '2000-01-01'), '%Y-%m-%d')
                 , chp_end = as.Date(c('2019-05-05', '2019-05-05', '2019-05-05', '2019-05-05', '2019-05-05', '2019-05-05', '2019-05-05'), '%Y-%m-%d')
                 , prod_any = c('Y','Y','Y','Y', 'Y','N','N')) 

> dt
   cust    DTE_off  chp_start    chp_end prod_any
1:    1 2018-07-31 2001-01-22 2019-05-05        Y
2:    1 2019-05-06 2001-01-22 2019-05-05        Y
3:    2 2014-06-01 2000-01-01 2019-05-05        Y
4:    2 2015-06-01 2000-01-01 2019-05-05        Y
5:    2 2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05        Y
6:    3 2018-06-18 2000-01-01 2019-05-05        N
7:    3 2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05        N
> dt[, month := format(DTE_off, '%Y-%m')]
> dt
   cust    DTE_off  chp_start    chp_end prod_any   month
1:    1 2018-07-31 2001-01-22 2019-05-05        Y 2018-07
2:    1 2019-05-06 2001-01-22 2019-05-05        Y 2019-05
3:    2 2014-06-01 2000-01-01 2019-05-05        Y 2014-06
4:    2 2015-06-01 2000-01-01 2019-05-05        Y 2015-06
5:    2 2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05        Y 2019-05
6:    3 2018-06-18 2000-01-01 2019-05-05        N 2018-06
7:    3 2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05        N 2019-05
> dt_agg <- dt[ ,.(last_dte_off = max(DTE_off), any_start = max(chp_start[which(prod_any == "Y")], na.rm = TRUE), any_end = max(chp_end[which(prod_any == "Y")], na.rm = TRUE)) , by = .(cust, month)]
Warning messages:
1: In max.default(numeric(0), na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
2: In max.default(numeric(0), na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
3: In max.default(numeric(0), na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
4: In max.default(numeric(0), na.rm = TRUE) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf

当我检查dt_agg中的NA时，没有。但是当我查看数据时，有NA。这些NA有效（它们应该在那里！）

> anyNA(dt_agg)
[1] FALSE
> dt_agg
   cust   month last_dte_off  any_start    any_end
1:    1 2018-07   2018-07-31 2001-01-22 2019-05-05
2:    1 2019-05   2019-05-06 2001-01-22 2019-05-05
3:    2 2014-06   2014-06-01 2000-01-01 2019-05-05
4:    2 2015-06   2015-06-01 2000-01-01 2019-05-05
5:    2 2019-05   2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05
6:    3 2018-06   2018-06-18       <NA>       <NA>
7:    3 2019-05   2019-05-06       <NA>       <NA>

更糟糕的是，当我尝试比较dt_agg中的汇总日期字段时，具有NA的条目应返回NA，但它们实际上返回一个值。从技术上讲，这意味着它们不是NA。我不确定发生了什么。

> dt_agg[, compare := any_start > any_end]
> dt_agg
   cust   month last_dte_off  any_start    any_end compare
1:    1 2018-07   2018-07-31 2001-01-22 2019-05-05   FALSE
2:    1 2019-05   2019-05-06 2001-01-22 2019-05-05   FALSE
3:    2 2014-06   2014-06-01 2000-01-01 2019-05-05   FALSE
4:    2 2015-06   2015-06-01 2000-01-01 2019-05-05   FALSE
5:    2 2019-05   2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05   FALSE
6:    3 2018-06   2018-06-18       <NA>       <NA>   FALSE  # what's going on here?!? compare should be NA, not FALSE
7:    3 2019-05   2019-05-06       <NA>       <NA>   FALSE  # what's going on here?! compare should be NA, NOT FALSE

我认为这与Date类的总和有关。但是，仍然看到不是NA的NA值有点荒谬吗？

Answer 1

警告与数据中的NA无关，但是特定组的'prod_any'值不为“ Y”，当我们将which包装在它们上时，它会给出类似于

which(c(1, 3) == 5)
#integer(0)

，其中max发出警告

max(which(c(1, 3) == 5), na.rm = TRUE)
#[1] -Inf

警告消息：在max（which（c（1，3）== 5），na.rm = TRUE）中：否 max的不可缺少的参数；返回-Inf

为避免警告，我们可以通过使用if / else条件换行来跳过这些组上的max

dt[, .(last_dte_off = max(DTE_off),
        any_start = if(!any(prod_any == "Y")) NA_real_ # changed here
              else max(chp_start[which(prod_any == "Y")], na.rm = TRUE),
         any_end = if(!any(prod_any == "Y")) NA_real_  
              else max(chp_end[which(prod_any == "Y")], na.rm = TRUE)),
         by = .(cust, month)]
#   cust   month last_dte_off  any_start    any_end
#1:    1 2018-07   2018-07-31 2001-01-22 2019-05-05
#2:    1 2019-05   2019-05-06 2001-01-22 2019-05-05
#3:    2 2014-06   2014-06-01 2000-01-01 2019-05-05
#4:    2 2015-06   2015-06-01 2000-01-01 2019-05-05
#5:    2 2019-05   2019-05-06 2000-01-01 2019-05-05
#6:    3 2018-06   2018-06-18       <NA>       <NA>
#7:    3 2019-05   2019-05-06       <NA>       <NA>

这里没有警告

聚合data.table中的类Date列将返回非空的NA。 [R

1 个答案: