使用data.table::groupingsets出现min/max无有效参数警告的原因咨询

警告产生的原因 #

data.table::groupingsets在内部执行时，会先生成所有可能的分组笛卡尔积，包括一些实际上没有数据的空分组（比如某个Species和variable的组合不存在，但内部会临时创建这类分组）。当这些空分组调用min(value)或max(value)时，传入的是长度为0的向量，就会触发你看到的警告。虽然这些空分组的结果不会出现在最终输出里，但执行过程中还是会运行这些统计函数，导致警告弹出。

你的iris数据确实没有缺失值，但空分组的向量长度为0，和缺失值是两回事，所以na.rm=TRUE也无法消除这个警告（因为根本没有元素，不管是否缺失）。

解决方法 #

有两种简单的方式消除这个警告：

1. 使用data.table内置的fmin/fmax函数 #

fmin和fmax是data.table专门为处理这类场景设计的函数，它们遇到空向量时不会抛出警告，而是直接返回合理的默认值（空分组时fmin返回Inf，fmax返回-Inf，但这些空分组不会出现在最终结果里）：

groupingsets(long_iris, 
             .(N = .N,
               Min = fmin(value),
               Max = fmax(value),
               Mean = mean(value), 
               SD = sd(value)),
             by = c('Species', 'variable'),
             sets = list('variable', 'Species', c('variable', 'Species'), character()))

2. 添加分组长度判断 #

在计算min/max时先判断当前分组是否有数据（.N>0），避免对空分组执行统计：

groupingsets(long_iris, 
             .(N = .N,
               Min = if(.N > 0) min(value) else Inf,
               Max = if(.N > 0) max(value) else -Inf,
               Mean = mean(value), 
               SD = sd(value)),
             by = c('Species', 'variable'),
             sets = list('variable', 'Species', c('variable', 'Species'), character()))

这两种方法都能在不影响最终结果的前提下消除警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jedmatic