R data.table NA type consistency

Question

dt = data.table(x = c(1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)) 
dt[, y := if(.N > 2) .N else NA, by = x] # fail 
dt[, y := if(.N > 2) .N else NA_integer_, by = x] # good 

Diese erste Gruppierung schlägt fehl, weil NA einen Typ hat und nicht ganzzahlig ist. Gibt es eine Möglichkeit, die Datentabelle anzuweisen, dies zu ignorieren und alle NAs zu einem Typ zu machen, der die Konsistenz beibehält?

Ich kann NA_integer hier manuell einstellen, aber wenn ich viele Spalten verschiedener Typen habe, ist es schwierig, alle NA-Typen korrekt einzustellen.

BTW, welchen NA-Typ sollte ich für Date/IDate/ITime verwenden?

Answer 1

erste Frage des OP: Gibt es eine Möglichkeit Datentabelle zu sagen, dass zu ignorieren und versuchen, alle NAs zu welcher Art auch immer, die Konsistenz hält zu machen?

Nein, Sie werden einen ähnlichen Fehler, ohne die Zuordnung siehe:

dt[, if(.N > 2) .N else NA, by = x] 
# Error in `[.data.table`(dt, , if (.N > 2) .N else NA, by = x) : 
# Column 1 of result for group 2 is type 'integer' but expecting type 'logical'. Column types must be consistent for each group. 

Meiner Meinung nach ist diese „Spaltentypen für jede Gruppe konsistent sein muss.“ Die Nachricht sollte auch für Ihren Fall angezeigt werden.

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zweite Frage des OP: BTW, was NA Typ sollte ich für Datum/IDATE/ITime verwenden?

Für iDate et al, I durch NA_integer_, immer Teilmenge, die eine Länge einer NA-Scheibe zu geben scheint, z.B. as.IDate(Sys.Date())[NA_integer_]. Ich weiß nicht, ob das tun sollte, aber ich kenne keine bessere Idee. Eine Illustration:

z = IDateTime(factor(Sys.time())) 
#   idate itime 
# 1: 2016-08-01 16:05:25 

str(lapply(z, function(x) x[NA_integer_])) 
# List of 2 
# $ idate: IDate[1:1], format: NA 
# $ itime:Class 'ITime' int NA