在 R 中处理大整数

Question

我有一个整数18495608239531729，它在某种意义上给我的data.table包带来了一些麻烦，当我从存储这么大数字的csv文件中读取数据时，它将它们存储为integer64

现在我想像dt[big_integers == 18495608239531729] 这样过滤我的data.table，这给了我一个数据类型不匹配（比较integer64 和double）。

我想既然18495608239531729 是一个很大的数字，我或许应该使用bit64 包来处理数据类型。

所以我做到了：

library(bit64)
as.integer64(18495608239531729)

> integer64
> [1] 18495608239531728

我认为 integer64 应该能够处理更大的值而不会出现任何问题？

所以我做到了：

as.integer64(18495608239531729) == 18495608239531729

> [1] TRUE

那时我更快乐，但后来我想，为什么不试试：

as.integer64(18495608239531728)

> integer64
> [1] 18495608239531728

这也导致我尝试：

as.integer64(18495608239531728) == as.integer64(18495608239531729)

> [1] TRUE

在不损失精度的情况下，在 R 中处理大数的正确方法是什么？从技术上讲，就我而言，我没有对所述列进行任何数学运算，因此我可以将其视为字符向量（尽管我担心会占用更多内存，并且加入 r data.table 会更慢？ )

Answer 1

您将浮点数传递给as.integer64。精度损失已经在您对as.integer64 的输入中：

is.double(18495608239531729)
#[1] TRUE

sprintf("%20.5f", 18495608239531729)
#[1] "18495608239531728.00000"

传递一个字符串来避免这种情况：

library(bit64)
as.integer64("18495608239531729")
#integer64
#[1] 18495608239531729