sparklyr 无法在单个值上过滤 `sd` 的缺失值

Question

将 sd() 应用于 spark 数据框中的单个值（通过 R 中的 sparklyr 包）会导致缺失值无法根据它是缺失值来过滤掉。

有人可以解释一下/提供一个好的解决方案吗？

示例如下。

library(sparklyr)
library(dplyr)

sc <- spark_connect(master = "local")
#> * Using Spark: 2.1.0

x <- data.frame(grp = c("a", "a", "c"), x = c(1, 2, 3))

copy_to(sc, x, "tmp", overwrite = TRUE)
#> # Source:   table<tmp> [?? x 2]
#> # Database: spark_connection
#>     grp     x
#>   <chr> <dbl>
#> 1     a     1
#> 2     a     2
#> 3     c     3

x_tbl <- tbl(sc, "tmp") %>% group_by(grp) %>% mutate(x_sd = sd(x))

x_tbl
#> # Source:   lazy query [?? x 3]
#> # Database: spark_connection
#> # Groups:   grp
#>     grp     x      x_sd
#>   <chr> <dbl>     <dbl>
#> 1     a     1 0.7071068
#> 2     a     2 0.7071068
#> 3     c     3       NaN

x_tbl %>% filter(!is.na(x_sd)) %>% collect()
#> # A tibble: 3 x 3
#> # Groups:   grp [2]
#>     grp     x      x_sd
#>   <chr> <dbl>     <dbl>
#> 1     a     1 0.7071068
#> 2     a     2 0.7071068
#> 3     c     3       NaN

Answer 1

这是sparklyr和Spark不兼容的问题。在 Spark 中有 NULLS（有点等同于 R NA）和 NaNs，每个都有不同的处理规则，但是这两个值在 [=14= 中被提取为 NaN ].

要过滤掉 NaN，您必须使用 isnan（不要将其与 R is.nan 混淆）：

x_tbl %>% filter(!isnan(x_sd)) %>% collect()

# A tibble: 2 x 3
# Groups:   grp [1]
    grp     x      x_sd
  <chr> <dbl>     <dbl>
1     a     1 0.7071068
2     a     2 0.7071068

为了更好的说明问题：

df <- copy_to(sc,
  data.frame(x = c("1", "NaN", "")), "df", overwrite = TRUE
) %>% mutate(x = as.double(x))

df %>% mutate_all(funs(isnull, isnan))

# Source:   lazy query [?? x 3]
# Database: spark_connection
      x isnull isnan
  <dbl>  <lgl> <lgl> 
1     1  FALSE FALSE
2   NaN  FALSE  TRUE
3   NaN   TRUE FALSE

sparklyr 无法在单个值上过滤 `sd` 的缺失值

sparklyr can't filter missing value of `sd` on single value

r

apache-spark

dplyr

sparklyr