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deschen
Asked: 2024-07-23 15:04:39 +0800 CST

Erro ao usar bind_rows onde um quadro de dados possui uma coluna do tipo <hash>

  • 772

Quero vincular linhas de dois quadros de dados diferentes, onde um quadro de dados contém uma coluna de valores hash, enquanto o segundo quadro de dados não contém esta coluna.

library(tidyverse)
library(openssl)

df <- data.frame(x = sha3(letters[1:3], size = 512),
                 y = 1:3)

df2 <- data.frame(y = 4:6)

df |>
  bind_rows(df2)

Ao tentar vincular linhas, recebo o seguinte erro:

Error in `bind_rows()`:
! Can't combine `..1` <hash> and `..2` <vctrs:::common_class_fallback>.
Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

De alguma forma, entendi de onde vem isso, porque o segundo quadro de dados não contém a coluna x. No entanto, minha saída esperada/desejada seria que bind_rows ainda funcionaria e apenas preencheria a coluna x com NAfor df2.

EDITAR:

Criei uma pequena solução alternativa simplesmente convertendo a coluna hash de df de volta para caractere, mas ainda estou curioso para saber se poderia evitar o erro em primeiro lugar.

4 respostas

  1. Best Answer

    O problema não é específico de hashes. Ocorre se você tiver um objeto para o qual nenhum cmétodo está definido.

    bind_rowsusa vctrs::vec_rbinde a documentação diz:

    Se as colunas a serem combinadas herdarem de uma classe comum, vec_rbind() volta para base::c() se existir o método ac() implementado para esta hierarquia de classes.

    Este não é o caso exato aqui (nenhuma classe comum), mas vemos <vctrs:::common_class_fallback>na mensagem de erro. Se definirmos um simples, c.hashfunciona de alguma forma. Infelizmente, isso não preserva a classe. Eu não sei por quê.

    library(openssl)
library(dplyr)

c.hash <- function(...) {
  args <- list(...)
  class <- oldClass(args[[1]])
  dargs <- lapply(args, unclass)
  res <- do.call(c, dargs)
  oldClass(res) <- class
  res
}

x <- sha3(letters[1:3], size = 512)
class(c(x, NA))
#[1] "hash"     "sha3-512"


df <- data.frame(x = sha3(letters[1:3], size = 512),
                 y = 1:3)

df2 <- data.frame(y = 4:6)

test <- df |>
  bind_rows(df2)
class(test$x)
#[1] "character"
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  2. Eu recomendo usar rbind.fill:

    plyr::rbind.fill(df, df2)
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  3. Isso porque sha3()transforma o vetor em um hash. Você pode transformá-lo, por exemplo. com as.character(),

    library(dplyr)
library(openssl)

df <- data.frame(x = as.character(sha3(letters[1:3]), size = 512),
                 y = 1:3)

df2 <- data.frame(y = 4:6)

df |> 
  bind_rows(df2)

    A saída é:

                                                                     x y
1 80084bf2fba02475726feb2cab2d8215eab14bc6bdd8bfb2c8151257032ecd8b 1
2 b039179a8a4ce2c252aa6f2f25798251c19b75fc1508d9d511a191e0487d64a7 2
3 263ab762270d3b73d3e2cddf9acc893bb6bd41110347e5d5e4bd1d3c128ea90a 3
4                                                             <NA> 4
5                                                             <NA> 5
6                                                             <NA> 6
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  4. Na base podemos fazer

     df = data.frame(x = openssl::sha3(letters[1:3], size = 512), y = 1:3)
 df2 = data.frame(y = 4:6)
 df2[setdiff(names(df), names(df2))]<-NA
 new = rbind(df, df2)
 rm(df, df2) # optional
 new
#>                                                                                                                                  x
#> 1 697f2d856172cb8309d6b8b97dac4de344b549d4dee61edfb4962d8698b7fa803f4f93ff24393586e28b5b957ac3d1d369420ce53332712f997bd336d09ab02a
#> 2 8446c46ee03793ba6e5813ba0db4480008926dd1d19efe2c8eb92f9034da974d2171ae483f29ce3a79ed4fdd621ae1ed14fe12532af95ddd0728779ce5aa842d
#> 3 bfe4d7f7377116dc15f794d902621797b72b32396382de2b6e49d4f1d7eabdfddcfc3bc127bb67f92f9458a5733bb21804e7ccd56b4b6f81049339f477cd279d
#> 4                                                                                                                             <NA>
#> 5                                                                                                                             <NA>
#> 6                                                                                                                             <NA>
#>   y
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#> 4 4
#> 5 5
#> 6 6

    onde newestá um novo objeto de class data.frame.

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