R语言中integer64类型列转integer/numeric失败如何解决

问题原因 #

integer64是bit64包提供的64位整数自定义类型，基础R的默认as.numeric、as.integer函数没有适配该类型的转换方法，直接调用只会返回底层存储的异常值，无法得到正确的原始数值。
近期自动出现该问题大概率是你使用的读数据函数（如data.table的fread）版本更新后默认将大整数字段识别为integer64类型，或是运行时意外加载了bit64包触发了类型自动识别。

解决方法 #

方法1：转换指定列 #

加载bit64包后调用对应类型的转换方法，针对你样例中的export_value列，转换代码如下：

library(bit64)
library(data.table)

# 单字段转换为numeric
my_data3[, export_value := as.numeric(export_value)]

# 如果不需要保留精度也可以转成integer
# my_data3[, export_value := as.integer(export_value)]

方法2：批量转换所有integer64列 #

如果数据中有多个integer64类型的列，可以一次性批量转换：

my_data3 <- my_data3[, lapply(.SD, function(col) {
  if (inherits(col, "integer64")) {
    return(as.numeric(col))
  }
  return(col)
})]

如果使用dplyr语法，批量转换代码如下：

library(dplyr)
library(bit64)

my_data3 <- my_data3 %>%
  mutate(across(where(is.integer64), as.numeric))

方法3：从源头避免生成integer64类型（推荐） #

读入数据时直接指定integer64的解析规则，就不会再生成该类型：

# 使用fread读入时加integer64参数，直接解析为numeric
my_data3 <- fread("你的数据文件路径.csv", integer64 = "numeric")

验证方法 #

转换完成后运行以下代码验证类型是否正确：

class(my_data3$export_value)
# 正确输出应为 "numeric" 或 "integer"

注意：如果你的数值大于2^31-1（普通integer的最大值），不要转换为integer类型，否则会出现溢出错误，建议保留为numeric类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mels