为什么中位数跳闸 data.table （整数与双精度）？

Question

我有一个名为 enc.per.day 的 data.table 用于每天的遭遇。它有 2403 行，其中指定了服务日期和当天就诊的患者人数。我想查看在任何类型的工作日看到的患者的中位数。

enc.per.day[,list(patient.encounters=median(n)),by=list(weekdays(DOS))]

该行给出错误

[.data.table(enc.per.day, , list(patient.encounters = median(n)), 中的错误： j 的列不评估为每个组的一致类型：第 4 组的结果具有列 1 类型“整数”但期望类型“双”

以下都运行良好

tapply(enc.per.day$n,weekdays(enc.per.day$DOS),median)
enc.per.day[,list(patient.encounters=round(median(n))),by=list(weekdays(DOS))]
enc.per.day[,list(patient.encounters=median(n)+0),by=list(weekdays(DOS))]

发生了什么？我花了很长时间才弄明白为什么我的代码不起作用。

顺便说一下，底层向量 enc.per.day$n 是一个整数

storage.mode(enc.per.day$n)

返回“整数”。此外，data.table 中的任何地方都没有 NA。

Answer 1

TL;DR 用 median 包裹 as.double()

median() 'trips up' data.table 因为 --- 即使只传递整数向量 --- median() 有时会返回一个整数值，有时会返回一个双精度值。

## median of 1:3 is 2, of type "integer" 
typeof(median(1:3))
# [1] "integer"

## median of 1:2 is 1.5, of type "double"
typeof(median(1:2))
# [1] "double"

用一个最小的例子重现你的错误信息：

library(data.table)
dt <- data.table(patients = c(1:3, 1:2), 
                 weekdays = c("Mon", "Mon", "Mon", "Tue", "Tue"))

dt[,median(patients), by=weekdays]
# Error in `[.data.table`(dt, , median(patients), by = weekdays) : 
#   columns of j don't evaluate to consistent types for each group: 
#   result for group 2 has column 1 type 'double' but expecting type 'integer'

data.table 抱怨，因为在检查了要处理的第一个组的值之后，它得出的结论是，好的，这些结果将是“整数”类型。但是马上（或者在你的第 4 组中），它被传递了一个“double”类型的值，它不适合它的“整数”结果向量。

---

data.table 可以将结果累积到分组计算结束，然后在必要时执行类型转换，但这将需要大量额外的降低性能的开销；相反，它只是报告发生的事情并让您解决问题。在第一个组运行后，它知道结果的类型，它分配一个该类型的结果向量，只要组的数量，然后填充它。如果它稍后发现某些组返回超过 1 个项目，它将根据需要增长（即重新分配）该结果向量。但在大多数情况下，data.table 对结果最终大小的第一次猜测是第一次正确（例如，每组 1 行结果），因此速度很快。

在这种情况下，使用as.double(median(X)) 代替median(X) 提供了一个合适的解决方法。

（顺便说一句，您使用 round() 的版本可以正常工作，因为它始终返回“double”类型的值，您可以通过输入 typeof(round(median(1:2))); typeof(round(median(1:3))) 看到。）