使用累计的输出差异

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，我看到的问题是，该事实cumsum 仅增加了周期的秒数，而忽略了其余的时间：

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

为什么此行为是默认形式？我认为这很不直观。此外，克服此问题并获得与cumsum(1:1000)使用“ Period”类润滑脂相同的结果的方法是什么，该方法不需要执行以下操作：

c(seconds_to_period(60), seconds_to_period(60)) %>% as.numeric %>% cumsum

Answer 1

作为cumsum原始对象，您可以在这里https://github.com/Microsoft/microsoft-r-open/blob/master/source/src/main/cum.c看到R它在做什么。此外，如果您从第215行读到：

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

这是从开始period到结束的强制numeric，因为周期的结构，它只是保持.Data

比较

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

因此，在C级别，R 强制执行数据as.numeric，而是更快，更有效（但是您可能会说得不太细微，因为它没有.Data像从中那样实现其他元素as.numeric）。

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) 

结果为5，因为它仅强制 numeric Data

此外：

 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：在.Data内部，如果没有R，则R不知道numeric在执行该操作时如何强制它cumsum

所以：这是因为R内部如何处理复杂的S4对象。您总是可以告诉lubridate人们创建一个新参数seconds，并将其存储在.Data整个S4对象的累积秒数中。我想这种方式cumsum会起作用。但是现在，.Data用来存储第二个参数。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，只是为了好玩。这是我cumsum在这里如何工作的模拟版本：

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！