r - R中的data.table IDate的扩散时间慢

读取?IDate似乎是个好主意，可以将我的字符变量转换为较大的数据表中的整数日期。谁不希望快速排序和分组？

IDate帮助明确提到该功能仍处于试验阶段，因此我的问题是反馈而不是投诉。

为什么为整数日期（IDate）类变量计算时差比其他日期类变量或整数花费这么长的时间？

# Example data
require(data.table)
n <- 1e7
dt <- data.table(x1 = sample(1000:2000, n, replace=TRUE),
                 x2 = sample(1000:2000, n, replace=TRUE))

# Add date variables.
dt[, date1 := as.Date(x1, origin="1990-01-01")]
dt[, date2 := as.Date(x2, origin="1990-01-01")]

# Add integer-dates.
dt[, idate1 := as.IDate(date1)]
dt[, idate2 := as.IDate(date2)]

# Add POSIXct dates.
dt[, posix1 := as.POSIXct(date1)]
dt[, posix2 := as.POSIXct(date2)][]

# Check variable classes.
sapply(dt[, list(x1, date1, idate1, posix1)], class)

给

$x1
[1] "integer"

$date1
[1] "Date"

$idate1
[1] "IDate" "Date"

$posix1
[1] "POSIXct" "POSIXt"

都好。

现在，让我们找出计算每个类的差异需要花费多长时间。

# Compute date diffs.
system.time(dt[, x.diff := x1 - x2])
user  system elapsed
0.07    0.00    0.06

system.time(dt[, date.diff := date1 - date2])
user  system elapsed
0.39    0.13    0.51

system.time(dt[, idate.diff := idate1 - idate2])
user  system elapsed
6.21    0.67    6.91

system.time(dt[, posix.diff := posix1 - posix2]) # diff in seconds
user  system elapsed
0.20    0.09    0.30

IDate类比其他类至少慢十个数量级，令人惊讶，因为它应该存储为整数？

# Check results are identical.
identical(dt[, date1], dt[, idate1])
[1] TRUE

日期和IDate结果相同。这是怎么回事？

最佳答案

我不知道为什么，但是您可以通过将IDate转换为整数来“修复”它。我也不知道为什么能解决这个问题。我知道这不是答案，但更像是后续观察：

> system.time(dt[, idate.diff := idate1 - idate2])
   user  system elapsed
   4.78    0.44    5.25
> head(dt$idate.diff)
Time differences in days
[1] -620 -491  634  151  110 -338
> system.time(dt[, idate.int.diff := as.integer(idate1) - as.integer(idate2)])
   user  system elapsed
   0.06    0.01    0.08
> head(dt$idate.int.diff)
[1] -620 -491  634  151  110 -338