dplyr中的异常日期时间行为

我正在尝试使用

as.Date（）

生成UTC时区中记录的时间戳。这有时会在分组的tbl_df对象中产生无法解释的NA，但如果我将同一对象包含在

data.frame（）

，

解组（）

，或对其进行过滤，则不会产生。我的例子如下。分组的tbl_df对象是

checkit

，错误观察是#3，对于wcid=148。它的时间戳没有什么异常，但是

as.Date（）

将为它返回一个

NA

，除非我如上所述转换

checkit

：

> checkit
Source: local data frame [6 x 3]
Groups: wcid, ab_split_test [6]

   wcid ab_split_test   mailing_timestamp
  (dbl)         (chr)              (time)
1     1             N                <NA>
2    78             Y 2016-04-04 12:28:58
3   148             Y 2016-03-17 09:11:31
4   204             Y 2016-03-04 09:01:15
5   255             Y 2016-03-03 09:18:43
6   267             Y 2016-03-23 09:16:50
> class(checkit)
[1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
> checkit %>% mutate(treatment_day_actual = as.Date(mailing_timestamp))
Source: local data frame [6 x 4]
Groups: wcid, ab_split_test [6]

   wcid ab_split_test   mailing_timestamp treatment_day_actual
  (dbl)         (chr)              (time)               (date)
1     1             N                <NA>                 <NA>
2    78             Y 2016-04-04 12:28:58           2016-04-04
3   148             Y 2016-03-17 09:11:31                 <NA>
4   204             Y 2016-03-04 09:01:15           2016-03-04
5   255             Y 2016-03-03 09:18:43           2016-03-03
6   267             Y 2016-03-23 09:16:50           2016-03-23
> ungroup(checkit) %>% mutate(treatment_day_actual = as.Date(mailing_timestamp))
Source: local data frame [6 x 4]

   wcid ab_split_test   mailing_timestamp treatment_day_actual
  (dbl)         (chr)              (time)               (date)
1     1             N                <NA>                 <NA>
2    78             Y 2016-04-04 12:28:58           2016-04-04
3   148             Y 2016-03-17 09:11:31           2016-03-17
4   204             Y 2016-03-04 09:01:15           2016-03-04
5   255             Y 2016-03-03 09:18:43           2016-03-03
6   267             Y 2016-03-23 09:16:50           2016-03-23
> data.frame(checkit) %>% mutate(treatment_day_actual = as.Date(mailing_timestamp))
  wcid ab_split_test   mailing_timestamp treatment_day_actual
1    1             N                <NA>                 <NA>
2   78             Y 2016-04-04 12:28:58           2016-04-04
3  148             Y 2016-03-17 09:11:31           2016-03-17
4  204             Y 2016-03-04 09:01:15           2016-03-04
5  255             Y 2016-03-03 09:18:43           2016-03-03
6  267             Y 2016-03-23 09:16:50           2016-03-23
> filter(checkit, wcid == 148) %>% mutate(treatment_day_actual = as.Date(mailing_timestamp))
Source: local data frame [1 x 4]
Groups: wcid, ab_split_test [1]

   wcid ab_split_test   mailing_timestamp treatment_day_actual
  (dbl)         (chr)              (time)               (date)
1   148             Y 2016-03-17 09:11:31           2016-03-17

我刚从

dput（）

中注意到时区缺失。当我查询它时，它显示为我的区域设置：

> attr(as.POSIXlt(checkit$mailing_timestamp),'tzone')
[1] ""    "EST" "EDT"

---

这也不是应该的，因为my

dplyr:：tbl（）

调用中的sql参数专门请求UTC，如在

中选择时区“UTC”处的邮寄时间戳作为邮寄时间戳。我正在连接PostgreSQL数据库。
我无法使用dplyr_0.4.3.9001复制。我知道dplyr 0.4.3中的
mutate
和组以及
NA
存在一些问题，这些问题已在中修复。您能否使用
dput
（即
dput（checkit）
）提供几行数据。我对使用
dplyr
的开发版本感到紧张。在运行
collect（foo）
之前，我曾经能够检查SQL查询
foo
是否返回了一个条件为
nrow（compute（foo））==0的空对象。这个特性在开发版本中似乎被破坏了。我怀疑它会永远消失，所以现在我只想
ungroup（）
以获得正确的
as.Date（）
响应，并保持其他代码正常工作。
> attr(as.POSIXlt(checkit$mailing_timestamp),'tzone')
[1] ""    "EST" "EDT"