羽化中的64位整数支持

Question

R中的feather包可以支持64位整数吗？

将dataset传递给feather::write_feather()时，该列将转换为64位浮点型，并失去精度。我希望避免将其转换为字符。

这里有一个简化的例子。在实际项目中，数据库表(使用odbc包检索)的列是合法的64位整数(在bit64包中指定)。

requireNamespace("bit64")

path <- base::tempfile(fileext = ".feather")

ds <-
  tibble::tibble(
    patient_id   = bit64::as.integer64(1:6)
  )
ds

# # A tibble: 6 x 1
#   patient_id
#   <int64>   
# 1 1         
# 2 2         
# 3 3         
# 4 4         
# 5 5         
# 6 6 

feather::write_feather(x = ds, path = path)

ds_read <- feather::read_feather(path)
# # A tibble: 6 x 1
#    patient_id
#         <dbl>
# 1 Inf.Nae-324
# 2 Inf.Nae-324
# 3   1.50e-323
# 4   2.00e-323
# 5   2.50e-323
# 6   3.00e-323


as.integer(ds_read$patient_id)
# Returns: [1] 0 0 0 0 0 0

unlink(path_out)

注意:我不想将它们存储为浮点数，as suggested here。

Answer 1

它实际上是“复杂的”。您可能知道，R本身只有两种类型:32位整数和64位双精度。

因此，为了表示64位整数，Jens在他的bit64包中做了相当多的工作，使用double作为64位有效负载的“载体”，并重新定义所有访问器功能，将其视为64位(有符号)整数。这是可行的。

有几个包本身就支持它，例如data.table。我在创建nanotime时利用了这一点--它使用64位整数表示纳秒。这也是可行的:我们永远不会在两者之间转换为double，并获得忠实的integer64表示。

多年来，我也一直在关注reticulate，它有非常类似的64位整数转换问题(因为它们是Python语言中的原生整数)，现在通常已经解决了这些问题。

长话短说:你的问题更多的是对feather的特性请求。随着相关人员现在关注似乎具有64位整数支持的arrow，您很可能会被要求迁移到arrow。或者你可以使用data.table。