다중으로 반올림하여 data.table의 필터

Question

오히려 하나는 갖고 있지 않지만 매우 흥미로운 문제가 있습니다. 나는 내가, here 그것은 확인을 작동하는 데 사용되는 솔루션을 다음 그래서 여러 종료에 숫자를 반올림 할 필요가 나는 data.frame으로, 심지어을 공정하게 data.table

library(data.table) 
options(digits = 20) # to see number representation 
mround <- function (number, multiple) { 
    return(multiple * round(number/multiple)) 
} 
DT = data.table(a = mround(112.3, 0.1), b = "B") 
DT[a == 112.3,] # works as expected, i.e returns one row 
DT[a == 112.3 & b == 'B', ] # doesn't work 

와 버그를 발견 할 때까지 첫 번째 필터가 작동하지 않습니다. 어떤 생각을 고치는 방법?

Answer 1

floating point precision의 문제입니다. DT[abs(a - 112.3)<1.e-6 & b == 'B',]을 참조하십시오. 오차 범위 0.000001을 사용하면 올바른 결과를 얻을 수 있습니다.

정확도를 높이려면 .Machine$double.eps^0.5을 all.equal과 같이 사용할 수 있습니다.

일반 정보는 0과 1) 자세한 내용 사이의 정밀 드리프트를 해결하기 위해 해결하기 위해 here

한 가지 방법을 수레의 평등을 비교할 수 없지만 기계 정밀도에 충분히 가까운 값의 차이를 비교 결코하는 것입니다 당신은 예를 들어 여기에 2를 사용 할 수 있습니다 (귀하의 요구에 적응,

mround <- function (number, multiple, digits=nchar(strsplit(as.character(multiple),".",fixed=TRUE)[[1]][2])) { 

    round(multiple * round(number/multiple),digits) 
} 

내가 기본 유효 숫자로 전달 된 여러에서 필요한 숫자를 얻기 위해 "복잡한"방법을 사용 : 문제에 함수를 리팩토링 할 수 또는 호출 할 때 정밀도를 강제).
불필요한 return을 제거하여 인터프리터가 함수 호출의 끝에서 이미 호출 된 함수를 찾도록했습니다.

당신의 출력이 충분히 정확해야한다 이런 식으로,하지만 당신은 여전히 ​​코너 케이스해야합니다 :

> mround(112.37,0.2) 
[1] 112.40000000000001 

당신이 (데이비드 Arenburg의 제공) 사용할 수 있습니다, 조인에서 수레를 사용하려면 :

setNumericRounding(1) 
DT[.(112.3, 'B'), nomatch = 0L, on = .(a, b)] 

을

Answer 2

그냥 @Tens의 멋진 답변에 추가하십시오. 일어나고있는 것 같다 무엇

당신은 당신이 사용하고 오래된 data.table 버전있다

(이미 언급 한 바와 같이) 부동 소수점 문제가

차 지수는 동안 발로하는 세 가지

• 있습니다 당신은 당신의 설정을 사용하여

인식하지

library(data.table) 
options(digits = 20) # to see number representation 

mround <- function (number, multiple) { 
    return(multiple * round(number/multiple)) 
} 

DT = data.table(a = mround(112.3, 0.1), b = "B") 

따라서 주소에 위의 사항을 적용하십시오. 당신은 부동 소수점 및 인용을 가지고 있기 때문에 ?setNumericRounding

가입 또는 '숫자'형식의 열을 그룹화 할 때 (예 : 0.6) 정확하게,베이스 (2)를 사용하여이 예기치 않은 동작에 이르게 일부 부동 소수점 숫자를 표현 할 수

컴퓨터; 즉'

더블이 자동 예상대로 그래서 기수 알고리즘이 작동 할 수레를 둥글게 setNumericRounding을 구현하기 위해 data.table DEVS를했다.

이전 v1.9.8에, setNumericRounding(2)는 기본 (따라서 첫 번째 예 작동),하지만 기본이를 위해 setNumericRounding(0) 다시 설정 v1.9.8 이후 GH (IIRC)에 불일치에 대한 사용자의 불평, 후 data.frame 동작과 일치해야합니다 (here 참조). 따라서 data.table을 최신 버전으로 업데이트하면 data.table과 data.frame이 두 예제 모두에서 동일하게 작동하며 두 예제 모두 실패합니다.

그래서 당신이 "도대체 기수 알고리즘은 여기 무엇이든 함께 할 수있다"물어볼 것입니다

setNumericRounding(1) 
DT[a == 112.3] 
#      a b 
# 1: 112.30000000000001 B 

에

setNumericRounding(0) 
DT[a == 112.3] 
## Empty data.table (0 rows) of 2 cols: a,b 

비교. 여기서 우리는 위의 세 번째 요점 인 보조 색인 (this을 읽어주세요)에 도달했습니다. 실제로 당신이

options(datatable.verbose = TRUE) 
DT[a == 112.3] # works as expected, i.e returns one row 
# Creating new index 'a' <~~~~ 
# forder took 0 sec 
# Starting bmerge ...done in 0 secs 
#      a b 
# 1: 112.30000000000001 B 

위에 당신이 코드를 실행하면 어떻게되는지 볼 수 있습니다 것은 순서 보조 지표로 확인 새로운 보조 인덱스는 ==를 실행 한

indices(DT) 
#[1] "a" 

에게, data.table 세트 a을 수 있습니다 (v1.9.4에서 소개되었으므로, here 참조). 즉, 이전 v1.9.4처럼 일반적인 벡터 스캔 대신 a에서 바이너리 조인을 수행했습니다 (보조 노트로 options(datatable.auto.index = FALSE)을 사용하여이 기능을 비활성화 할 수 있습니다.이 경우 아무런 예제도 setNumericRounding(1)과 함께 작동하지 않습니다) 명시 적 setkey 또는 on 인수를 사용하여 키)

를 지정하지 않는 한

DT[a == 112.30000 & b == 'B'] 

작동하지 않는 이유도 설명 할 것이다 아마. 여기서 두 번째 열로 하위 설정하고 보조 색인이나 이진 조인은 == & == (아직)과 같은 표현식에 대해 자동으로 시작되지 않으므로 일반 벡터 스캔을 수행하고 setNumericRounding(1)은

으로 시작하지 않았습니다.

비록 수동으로 키를 설정하고 (나는 @Tens 응답에서 주석처럼)은 예를 들어, 작동하게, 당신은

setNumericRounding(1) # make sure autoroundings turned on 
DT[.(112.3, 'B'), nomatch = 0L, on = .(a, b)] 
# Calculated ad hoc index in 0 secs 
# Starting bmerge ...done in 0 secs 
#  a b 
# 1: 112.3 B 

을 수행 할 수 있습니다 또는 옛날 방식

setkey(DT, a, b) 
DT[.(112.3, 'B'), nomatch = 0L] 
# Starting bmerge ...done in 0 secs 
#  a b 
# 1: 112.3 B