Разлагается ли lubridate при работе с большими data.frames?

Вопрос или проблема

    > perf3 <- perf2 %>% 
select(first.half, second.half) %>% 
mutate(t.reg.date3=ymd(paste0(first.half, second.half))) 
    Warning: На `mutate()` было 1 предупреждение.
    ℹ В аргументе: `t.reg.date3 = ymd(paste0(first.half, second.half))`.
    Вызвано предупреждением:
    ! Все форматы не были распознаны. Форматы не найдены.

    > perf3 <- perf2 %>% 
filter(is.na(t.reg.date2)) %>% 
select(first.half, second.half) %>% 
mutate(t.reg.date3=ymd(paste0(first.half, second.half))) 
    Warning: На `mutate()` было 1 предупреждение.
    ℹ В аргументе: `t.reg.date3 = ymd(paste0(first.half, second.half))`.
    Вызвано предупреждением:
    !  3 не удалось распознать.

Ответ или решение

Lubridate может вести себя непредсказуемо с большими data.frame, особенно если формат данных не стандартизирован или содержит значительное количество пропущенных значений. В вашем случае проблема, вероятно, связана с тем, что библиотека пытается обработать большое количество строк одновременно, и если она сталкивается с неправильным форматом или отсутствующими данными, она может вернуть сообщение о предупреждении о причине неполадок. Давайте рассмотрим возможные решения и шаги для устранения этой проблемы.

Возможные причины проблемы:

1. Ошибки в данных: Если данные содержат ошибки формата (например, некорректные даты), это может привести к неприятностям при парсинге.
2. Неподходящий формат дат: Убедитесь, что даты, которые вы пытаетесь объединить в paste0(first.half, second.half), действительно имеют правильный формат. Возможно, вам нужно явно указать формат, который ожидает lubridate.
3. Пропущенные значения: Если в одном из столбцов есть пропущенные значения, они могут вызывать проблемы при объединении и парсинге.

Рекомендованные шаги для решения проблемы:

1. Проверка формата данных: Перед использованием функции ymd, проверьте содержимое first.half и second.half на предмет корректного формата. Например, сделайте:

   unique(perf2$first.half)
   unique(perf2$second.half)

2. Обработка отсутствующих и некорректных значений: Прежде чем вызывать mutate(), обрабатывайте отсутствующие значения. Например, вы можете проверить наличие пустых строк или некорректных дат:

   perf2 %>%
    filter(is.na(first.half) | is.na(second.half)) %>%
    summarize(count = n())

3. Использование tryCatch для обработки ошибок: Вы можете создать обертку над вашим кодом, чтобы захватывать ошибки парсинга и выводить их:

   perf3 <- perf2 %>%
    select(first.half, second.half) %>%
    mutate(
      t.reg.date3 = tryCatch(
        ymd(paste0(first.half, second.half)),
        error = function(e) NA
      )
    )

4. Постепенная обработка данных: Если объем данных велик, возможно, целесообразнее обработать их по частям. Например, вы можете разбить data.frame на меньшие части и обрабатывать их по очереди, что может быть эффективнее с точки зрения использования памяти и времени на выполнение.

5. Создание репродукционного примера: Чтобы создать репродуктивный пример, попробуйте уменьшить свой набор данных до небольшого подмножества, в котором сохранятся проблемы с парсингом. Вы можете использовать функции sample() или dplyr::slice() для случайного выбора строк.

Заключение

Проблема, с которой вы столкнулись, не является характерной для lubridate как библиотеки, а скорее связана с обработкой конкретного объема данных. Следуя вышеперечисленным шагам, вы сможете обнаружить корень проблемы и, возможно, улучшить обработку дат в вашем data.frame. Если проблема сохраняется, возможно, стоит поделиться частью ваших данных для более детального анализа.