注意到data.table的一些奇怪的行为，希望有人比我能解释的更了解data.table。
说我有这个data.table：
library(data.table)
DT <- data.table(
C1 = c(rep("A", 4), rep("B",4), rep("C", 4)),
C2 = c(rep("a", 3), rep("b",3), rep("c",3), rep("d",3)),
Val = c(1:5, NaN, NaN, 8,9,10,NaN,12))
DT
C1 C2 Val
1: A a 1
2: A a 2
3: A a 3
4: A b 4
5: B b 5
6: B b NaN
7: B c NaN
8: B c 8
9: C c 9
10: C d 10
11: C d NaN
12: C d 12
现在，在我看来，以下两种方法应该生成相同的结果，但它们不会。
TEST1 <- DT[, agg := min(Val, na.rm = TRUE), by = c('C1', 'C2')]
TEST1 <- data.table(unique(TEST1[, c('C1','C2','agg'), with = FALSE]))
TEST2 <- DT[, list(agg = min(Val, na.rm = TRUE)), by = c('C1', 'C2')]
TEST1
C1 C2 agg
1: A a 1
2: A b 4
3: B b 5
4: B c 8
5: C c 9
6: C d 10
TEST2
C1 C2 agg
1: A a 1
2: A b 4
3: B b 5
4: B c NaN
5: C c 9
6: C d 10
如您所见，使用“：=”会为（C1 = B，C2 = c）生成最小值8.而list命令会生成NaN。 有趣的是，对于（C1 = B，C2 = b）和（C1 = C，C2 = d），它们也有NaNs，list命令确实产生一个值。 我相信这是因为在NaN首先在给定C1 C2组合的值之前的情况下，NaN结果。而在另外两个例子中，NaN位于一个值之后。
为什么会这样？
我注意到如果用NA替换NaN，则生成的值没有问题。