R中的long / bigint / decimal等效数据类型

Question

我们有什么数据类型选择来处理R中的大数？默认情况下，整数的大小似乎是32位，因此来自sql server的bigint数字以及从python通过rpy2传递的任何大数字都会被破坏。

> 123456789123

[1] 123456789123

> 1234567891234

[1] 1.234568e+12

当使用RODBC读取bigint值123456789123456789时，它返回为123456789123456784（参见最后一位数字），并且通过RJSONIO反序列化时的相同数字将返回-1395630315L（这似乎是RJSONIO的附加错误/限制）。

> fromJSON('[1234567891]')

[1] 1234567891

> fromJSON('[12345678912]')

[1] -539222976

实际上，我确实需要能够处理来自JSON的大量数据，因此在RJSONIO的限制下，除了找到更好的JSON库（现在看起来像一个非选项）之外，我可能没有解决方法。我想听听专家们对此以及一般情况的看法。

Answer 1

见help(integer)： Note that on almost all implementations of R the range of representable integers is restricted to about +/-2*10^9: ‘double’s can hold much larger integers exactly.所以我建议使用numeric（即'double'） - 一个双精度数字。

Answer 2

我理解你的问题与我之前发布的两个人有点不同。如果R的最大默认值对你来说不够大，你有几个选择（免责声明：我使用了下面提到的每个库，但不是通过R绑定，而是通过其他语言绑定或本机库）的大人国包：使用自然日志存储值; （比如Rmpfr，使用R的新类结构实现）。我总是对那些工作需要这种规模的人印象深刻。library(Brobdingnag)googol <- as.brob(1e100)&nbsp; &nbsp;的GMP包，R绑定古老的GMP（GNU多精度库）。这必须追溯到20年，因为我在大学使用它。这个图书馆的座右铭是“算术无限制”，这是一个可靠的主张 - 整数，有理数，浮点数等等，直到你盒子上RAM的极限。library(gmp)x = as.bigq(8000, 21)该Rmpfr包，R绑定哪个接口都GMP（上图）和MPFR，（MPFR又一个当代实施GMP的我已经使用了Python绑定（“bigfloat”），并强烈推荐它，这可能是你最好的。考虑到它的范围，三者的选择，因为它似乎是最积极维护的，并且最终给出了最全面的文档。注意：要使用后两者中的任何一个，您需要安装本机库，GMP和MPFR。