浮点数对等问题（我认为）

Question

我已经读到==在浮点运算上有麻烦。例如：

好

74.2+53.2
[1] 127.4
74.2+53.2==127.4
[1] TRUE

坏

74.2+153.2
[1] 227.4
74.2+153.2==227.4
[1] FALSE

isTRUE和all.equal

isTRUE(all.equal(74.2+153.2, 227.4))
[1] TRUE

使用dplyr到group_by变量，然后将summarise的一个变量设为sum，将另一个变量的max用作变量，然后查找等效项。

首先是一个工作示例：74.2 + 53.2 = 127.4

library(dplyr)
df<-tibble(group=c(  1,     2,     2,   3),
           B=    c(1.0,  74.2,  53.2, 1.0),
           C=    c(  2, 127.4, 127.4, 1.0))
df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(sumB = sum(B),
            maxC = max(C)) %>% 
  mutate(equal = case_when(sumB== maxC ~ "yes"))

  group  sumB  maxC equal
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1     1    1     2  NA   
2     2  127.  127. yes  
3     3    1     1  yes

现在稍大一些的数字：74.2 + 153.2 = 227.4

df<-tibble(group=c(1,2,2,3),
           B=c(1.0,74.2,153.2,1.0),
           C=c(2,227.4,227.4,1.0))

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(sumB = sum(B),
            maxC = max(C)) %>% 
  mutate(equal = case_when(sumB== maxC ~ "yes"))

# A tibble: 3 x 4
  group  sumB  maxC equal
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1     1    1     2  NA   
2     2  227.  227. NA   
3     3    1     1  yes

直接数学

74.2+153.2==227.4

[1] FALSE

现在用isTRUE()和all.equal()包裹

isTRUE(all.equal(74.2+153.2, 227.4))

  

[1]是

现在修改后的case_when()

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(sumB = sum(B),
            maxC = max(C)) %>% 
  mutate(equal = case_when(isTRUE(all.equal(sumB, maxC)) ~ "yes"))

# A tibble: 3 x 4
  group  sumB  maxC equal
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1     1    1     2  NA   
2     2  227.  227. NA   
3     3    1     1  NA

否，这不是预期的结果。解决这个问题的正确方法是什么？