r - 使用 cumsum 的输出差异

Question

为什么这两个操作不同？

library(lubridate)
library(magrittr)

> seconds_to_period(1:1000) %>% cumsum %>% sum
[1] 14492440
> 1:1000 %>% cumsum %>% sum
[1] 167167000

但是，我已经看到问题在于 cumsum 仅添加时间段的秒数并忽略其余部分 :

seconds_to_period(60) +  seconds_to_period(60)
[1] "2M 0S"

但

> cumsum(c(seconds_to_period(60), seconds_to_period(60)))
[1] 0 0

为什么这种行为是默认形式？我认为这是相当不直观的。此外，有什么方法可以克服这个问题并获得与 cumsum(1:1000) 相同的结果？使用“Period”类 lubridate 不涉及执行以下操作:
c(seconds_to_period(60), seconds_to_period(60)) %>% as.numeric %>% cumsum

Answer 1

被 cumsum一个原语，你可以在这里看到 https://github.com/Microsoft/microsoft-r-open/blob/master/source/src/main/cum.c什么R它是在幕后做的。此外，如果您从第 215 行阅读:

PROTECT(t = coerceVector(CAR(args), REALSXP));
    n = XLENGTH(t);
    PROTECT(s = allocVector(REALSXP, n));
    setAttrib(s, R_NamesSymbol, getAttrib(t, R_NamesSymbol));
    UNPROTECT(2); 

这是来自 period 的强制执行至 numeric并且由于周期的结构，它只保留 .Data
相比

seconds_to_period(60)@.Data
seconds_to_period(59)@.Data

因此，在C级，R不做 as.numeric但是更快，更有效(但您可能会说不那么微妙，因为它没有像 .Data 那样实现 as.numeric 中的其他元素)数据强制。

看起来像这样:

 setClass("Foo", representation(.Data="numeric", number1 = "numeric", number2 = "numeric"))

 bar <- new("Foo",.Data=5, number1 = 12, number2 = 31)

 cumsum(bar) 

结果是5，因为它只是强制到 numeric Data
而且:

 setClass("Foo2", representation(.Data="numeric", number1 = "numeric", number2 = "numeric"))

 bar2 <- new("Foo2", number1 = 12, number2 = 31)

 cumsum(bar2) 

还给你 numeric(0)因为没有 .Data
和

 setClass("Foo3", representation( number1 = "numeric", number2 = "numeric"))

 bar3 <- new("Foo3", number1 = 12, number2 = 31)

 cumsum(bar3) 

这根本不起作用:没有 .Data , 在内部，R 不知道如何将其强制为 numeric当做 cumsum
所以:是因为如何 R在内部处理复杂的 S4 对象。
您可以随时告诉 lubridate人们创建一个新参数 seconds并存储在 .Data整个 S4 对象的累计秒数。我猜这样 cumsum将工作。但是现在，他们正在使用 .Data存储第二个参数。见 edit(seconds_to_period) :

function (x) 
{
  span <- as.double(x)
  remainder <- abs(span)
  newper <- period(second = rep(0, length(x)))
  slot(newper, "day") <- remainder%/%(3600 * 24)
  remainder <- remainder%%(3600 * 24)
  slot(newper, "hour") <- remainder%/%(3600)
  remainder <- remainder%%(3600)
  slot(newper, "minute") <- remainder%/%(60)
  slot(newper, ".Data") <- remainder%%(60)
  newper * sign(span)
}

最后，仅供娱乐。这是我如何制作的模拟版本 cumsum在这里工作:

setClass("Period2",representation(.Data="numeric", period="Period"))


seconds_to_period_2 <- function(x){
   (lapply(x, function(y) new("Period2", .Data=y, period=seconds_to_period(y))))
}

a<-seconds_to_period_2(1:60)

cumsum(a)

最好的事物!