Я просмотрел существующие ссылки на stackoverflow относительно этой ошибки, но ни одного решения там не работает (и у некоторых вопросов там тоже нет решений)
Вот проблема, с которой я сталкиваюсь: я запускаю модели Arima вПараллельно с использованием mclapply параллельного пакета.Образцы данных разделяются по ключам на разные ядра, а результаты объединяются с помощью do.call + rbind (сервер, на котором я размещаю скрипт, имеет 20 ядер процессора, которые передаются в поле mc.cores)
Ниже приведен мой код mclapply:
print('Before lapply')
data_sub <- do.call(rbind, mclapply(ds,predict_function,mc.cores=num_cores))
print('After lapply')
Я получаю несколько наборов значений, как показано ниже, в качестве выходных данных функцииgnast_function
Итак, в основном, я получаю файл, как указано выше, из нескольких ядер для отправки в rbind.Код отлично работает для некоторой части данных.Теперь я получаю другой набор данных, такой же, как и выше, с тем же типом данных каждого столбца, но с другим значением в столбце 2
тип данныхкаждый столбец указан в названии столбца выше.
Во втором случае я получаю ошибку ниже:
simpleError в charToDate (x): символьная строка не имеет стандартного однозначного формата
Предупреждающее сообщение: В mclapply (ds, прогнозировать, mc.cores = num_cores): запланированные ядра 9 столкнулись с ошибками в коде пользователя, будут затронуты все значения заданий
Я не вижу этогоprint: print ('After lapply') для второго случая, но видим для первого случая.
Я проверил столбец даты в приведенном выше фрейме данных, он в формате даты.Когда я попытался unique(df$DATE), он выбросил все допустимые значения в формате, указанном выше.
В чем здесь причина ошибки?это первый, из-за которого mclapply не может связать значения?Является ли предупреждение чем-то, что нам нужно понять лучше?
Любой совет будет принята с благодарностью.