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我有一个大型数据集，我正在尝试使用 dtplyr 进行整理。它由用于不同位置的大量（>1000）日期值对组成。原版使用了一个 pivot_longer，它在 dplyr 中运行良好，但在 dtplyr 中出现错误。有没有办法解决这个问题，保持 dtplyr 的性能优势？

这有效

library(tidyverse)
library(dtplyr)
library(data.table)

my_data_tb <- tribble(
  ~`date-A`, ~`value-A`, ~`date-B`, ~`value-B`,
  "date1", 1, "date2", 2,
  "date2", 1, "date3", 2 
)

my_data_tb %>% 
  pivot_longer(
  cols = everything(),
  names_to = c(".value", "grid_square"),
  names_sep = "-"
)

但这给出了错误：

my_data_dt <- as.data.table(my_data_tb)
my_data_dt <- lazy_dt(my_data_dt)

my_data_dt %>%
  pivot_longer(
    cols = everything(),
    names_to = c(".value", "grid_square"),
    names_sep = "-"
  )

错误信息是：

错误：不能对不存在的元素进行子集化。
x 位置 1 和 2 不存在。
i 只有 0 个元素。
运行rlang::last_error()以查看错误发生的位置。
另外：警告信息：
预计 2 件。NA缺失的部分以7 行 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]填充。
rlang::last_error()
错误：内部错误：跟踪数据不是方形的。

更新 - 它现在给出这个错误信息：

UseMethod（“pivot_longer”）中的错误：没有适用于“pivot_longer”的方法应用于“c（'dtplyr_step_first'，'dtplyr_step'）”类的对象

顺便说一句，这也有效，但我认为它失去了 dtplyr 性能增益：

my_data_dt %>%
  as_tibble() %>%
  pivot_longer(
    cols = everything(),
    names_to = c(".value", "grid_square"),
    names_sep = "-"
  )
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Dtplyr 1.2.0 版现已在 CRAN 上可用，这意味着此问题现已解决！

对于遇到此错误的任何人，请检查/更新您的 dtplyr 版本以确保您正在运行 >=1.2.0：

install.packages("dtplyr")

（注意。这不会作为 tidyverse 软件包的一部分进行更新，因此请务必单独进行）

https://www.tidyverse.org/blog/2021/12/dtplyr-1-2-0/

https://cran.r-project.org/web/packages/dtplyr/index.html

于 2021-12-07T16:33:16.843 回答