คำถามติดแท็ก data.table

ฉันรู้ว่ามีคำถามที่คล้ายกันอยู่หลายแห่งที่นี่ แต่ดูเหมือนจะไม่มีใครตอบคำถามที่แม่นยำที่ฉันมี set.seed(4) df = data.frame( Key = c("A", "B", "A", "D", "A"), Val1 = rnorm(5), Val2 = runif(5), Val3 = 1:5 ) ฉันต้องการ zeroise ค่าของคอลัมน์ค่าสำหรับแถวที่ Key == "A" ชื่อคอลัมน์ถูกอ้างอิงผ่าน a grep: cols = grep("Val", names(df), value = TRUE) โดยปกติแล้วเพื่อให้ได้สิ่งที่ฉันต้องการในกรณีนี้ฉันจะใช้data.tableสิ่งนี้: library(data.table) df = as.data.table(df) df[Key == "A", (cols) := 0] …

11 r  dplyr  data.table 

ฉันควรจะลงทุนความพยายามในการเรียนรู้ของฉันสำหรับข้อมูลที่ถกเถียงในการวิจัยโดยเฉพาะระหว่างdplyr, dtplyrและdata.table? ฉันใช้dplyrเป็นส่วนใหญ่ แต่เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปสำหรับที่ฉันจะใช้data.tableซึ่งเป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก ดังนั้นตอนนี้dtplyrv1.0 ก็กลายเป็นอินเทอร์เฟซสำหรับdata.tableบนพื้นผิวมันดูเหมือนว่าฉันไม่ต้องกังวลกับการใช้data.tableอินเทอร์เฟซอีกเลย ดังนั้นสิ่งที่เป็นคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากที่สุดหรือแง่มุมของการdata.tableที่ไม่สามารถทำได้โดยใช้dtplyrในขณะนี้และมีแนวโน้มที่จะไม่เคยทำได้ด้วยdtplyr? บนใบหน้าของตนdplyrกับผลประโยชน์ของการdata.tableทำให้เสียงเหมือนจะแซงdtplyr dplyrมีเหตุผลใดบ้างที่จะใช้dplyrอีกครั้งเมื่อdtplyrครบกำหนด? หมายเหตุ: ฉันไม่ได้ถามเกี่ยวกับdplyrvs data.table(เช่นเดียวกับdata.table vs dplyr: คนหนึ่งสามารถทำสิ่งที่ดีไม่สามารถหรือไม่ดีได้หรือไม่ ) แต่ให้คนอื่นเป็นที่ต้องการมากกว่าอีกปัญหาหนึ่งทำไมจะไม่ เสื้อdtplyrจะเป็นเครื่องมือในการใช้งาน

9 r  dplyr  data.table  dtplyr