r - Dplyr产生NaN，而碱基R产生NA

Question

考虑以下玩具数据和计算:

library(dplyr)

df <-  tibble(x = 1)

stats::sd(df$x)

dplyr::summarise(df, sd_x = sd(x))

第一个计算结果为 NA，而第二个计算结果包括在dplyr函数中时， summarise会生成 NaN。我希望两种计算都能产生相同的结果，并且我想知道为什么它们不同吗？

Answer 1

它正在调用其他函数。我不清楚该函数是什么，但它不是stats之一。

dplyr::summarise(df, sd_x = stats::sd(x))
# A tibble: 1 x 1
   sd_x
  <dbl>
1    NA

debugonce(sd) # debug to see when sd is called

此处未调用:

dplyr::summarise(df, sd_x = sd(x))
# A tibble: 1 x 1
   sd_x
  <dbl>
1   NaN

但是在这里叫:

dplyr::summarise(df, sd_x = stats::sd(x))
debugging in: stats::sd(1)
debug: sqrt(var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), 
    na.rm = na.rm))
...

更新

似乎 sd中的 summarise在R之外计算，在此头文件中提示: https://github.com/tidyverse/dplyr/blob/master/inst/include/dplyr/Result/Sd.h

dplyr似乎重新定义了许多功能。鉴于 var在两种情况下给出的结果相同，我认为sd行为是一个错误。