cSplit_e来自分片包装，不考虑NA？

Question

我想跟进我在here上发布的问题。当我收到baseR和data.table解决方案时，我试图使用拆分堆栈包中的cSplit_e实现相同的解决方案，就像我上一篇文章中的评论所建议的那样。修改后的数据如下(即NA)，

data1<-structure(list(reason = c("1", "1", NA, "1", "1", "4 5", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1 2 3 4", "1 2 5", NA, NA)), .Names = "reason", class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-15L))

 #loading packages
 library(data.table)
 library(splitstackshape)

cSplit_e(setDT(data1),1," ",mode = "value") # with NA's doesn't work

Error in seq.default(min(vec), max(vec)) : 'from' must be a finite number

data2<-na.omit(setDT(data1),cols="reason") # removing NA's 

cSplit_e(data2,1," ",mode = "value") # without NA's works
     reason reason_1 reason_2 reason_3 reason_4 reason_5
 1:       1        1       NA       NA       NA       NA
 2:       1        1       NA       NA       NA       NA
 3:       1        1       NA       NA       NA       NA
 4:       1        1       NA       NA       NA       NA
 5:     4 5       NA       NA       NA        4        5
 6:       1        1       NA       NA       NA       NA
 7:       1        1       NA       NA       NA       NA
 8:       1        1       NA       NA       NA       NA
 9:       1        1       NA       NA       NA       NA
10:       1        1       NA       NA       NA       NA
11: 1 2 3 4        1        2        3        4       NA
12:   1 2 5        1        2       NA       NA        5

那么，问题是，cSplit_e是否解释了列中NA被拆分的原因？

Answer 1

这个问题已经在bugfix发行版(v1.4.4)中得到了修正，即“分裂堆栈形状”。谢谢你的报道。

在使用update.packages()之后，您应该能够：

packageVersion("splitstackshape")
## [1] ‘1.4.4’

cSplit_e(data1, 1, " ", mode = "value")
##     reason reason_1 reason_2 reason_3 reason_4 reason_5
## 1        1        1       NA       NA       NA       NA
## 2        1        1       NA       NA       NA       NA
## 3     <NA>       NA       NA       NA       NA       NA
## 4        1        1       NA       NA       NA       NA
## 5        1        1       NA       NA       NA       NA
## 6      4 5       NA       NA       NA        4        5
## 7        1        1       NA       NA       NA       NA
## 8        1        1       NA       NA       NA       NA
## 9        1        1       NA       NA       NA       NA
## 10       1        1       NA       NA       NA       NA
## 11       1        1       NA       NA       NA       NA
## 12 1 2 3 4        1        2        3        4       NA
## 13   1 2 5        1        2       NA       NA        5
## 14    <NA>       NA       NA       NA       NA       NA
## 15    <NA>       NA       NA       NA       NA       NA

请注意，1.4.4已经将"data.table“从”依赖“移到”导入“。