为什么在某些情况下随时返回NA

为什么随时在第一种情况下返回NA，而在第二种情况下为何返回有效结果。为什么在某些情况下随时返回NA

str(A$X1) 
int [1:23744] 1487319525 1487323025 1487325865 1487332405 1487334780 1487353675 1487354135 1487354185 1487354195 1487354215 ... 
> anytime(A$X1[1]) 
[1] NA 
> anytime(1487319525) 
[1] "2017-02-17 02:18:45 CST"

来源

2017-02-18 DRao

这是integer和numeric之间的差异。请注意，您的向量列为integer。

所以见证：

R> library(anytime) R> R> ivec <- c(1487319525L, 1487323025L, 1487325865L) R> str(ivec) int [1:3] 1487319525 1487323025 1487325865 R> anytime(ivec) [1] NA NA NA R> R> fvec <- as.numeric(ivec) ## convert to numeric R> str(fvec) num [1:3] 1.49e+09 1.49e+09 1.49e+09 R> anytime(fvec) [1] "2017-02-17 02:18:45 CST" "2017-02-17 03:17:05 CST" "2017-02-17 04:04:25 CST" R>

在这里，我们辗转腾挪。数字如果在一定范围内，则取值为POSIXct。因为C++是强类型的，所以你的整数向量确实可以做到这个测试。

而且，我们不能只是转换integer到numeric，我们靠这个工作太：

R> anytime(20170217) 
[1] "2017-02-17 CST" 
R>

编辑：我屈服了。 github当前的开发版本确实如此：

R> library(anytime) 
R> ivec <- c(1487319525L, 1487323025L, 1487325865L) 
R> anytime(ivec) 
[1] "2017-02-17 02:18:45 CST" "2017-02-17 03:17:05 CST" "2017-02-17 04:04:25 CST" 
R>

来源

2017-02-18 15:21:34

您能设置一个整数> 4000000000L的检查，然后将被视为推定时间？ –

也许吧。也许不会。它可能有副作用。但是如你所知，这个软件包是开源的，并且有一个测试套件，所以你也可以试试它。我知道，拥有POSIXct值的'integer'类型的变量非常罕见...因为后者是一个'numeric'。正如我演示的，很容易转换回'数字'。 –

我添加了一个[新的分支]（https://github.com/eddelbuettel/anytime/tree/feature/large_ints），它可能会成为一个新功能。 –

为什么在某些情况下随时返回NA

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