為啥子開發(fā)新包

這要從兩個牛批的老包說起。

dplyr

先科普一下dplyr，是Rstudio首席科學家hadly大佬的包包套裝tidyverse里最能打的一個包，將基礎包$,[ ]這類亂碼式的語法變得可讀性更好，復雜的功能簡單化，大大減少初學者的學習成本，是我的真愛
氮素，被吐槽的比較厲害的是處理大數(shù)據(jù)的速度（小的數(shù)據(jù)就憋說了，速度不重要）。

data.table

其實data.table里面我只用過fread這個函數(shù)讀取數(shù)據(jù)，非常能打，又快又智能，也是我的真愛。但他的語法就不如dplyr優(yōu)秀了，大佬專用系列~

有人整理了data.table和dplyr包的對比：

還有兩張截圖就不放了。

對于這兩個包的優(yōu)秀程度，從我以前寫的這兩篇筆記可見一斑：
寫給零基礎同學的R語言第四篇教程-神奇R包dplyr
超有誠意的R語言數(shù)據(jù)讀取指南（長文慎入）

pia的一下雙劍合璧了

大佬沖冠一怒寫了個新包出來，把他倆雙劍合璧了！登上CRAN的時間市11月12號，下圖市他的介紹現(xiàn)場。

他明明是個實力派，但是顏值跟PPT都不允許啊。
放張大圖，如果看到這里你已經(jīng)看不懂了，就去文末看圖舔屏吧。

dtplyr腫么用？？？？？

吹爆，首發(fā)介紹的博客地址是https://www.tidyverse.org/blog/2019/11/dtplyr-1-0-0/
最基礎的用法灰常簡單：

加載

library(data.table)
library(dtplyr)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

懶蛋表格？

?重點是將你的tibble數(shù)據(jù)結構改一下：

mtcars2 <- lazy_dt(mtcars)
class(mtcars2)
## [1] "dtplyr_step_first" "dtplyr_step"     

具體改成了啥類型不打緊，重要的是改這么一錘子，就能提速了！

假裝還在用dplyr：

下面的語法還是dplyr的語法，但其實已經(jīng)被翻譯走啦，速度杠杠的：

mtcars2 %>% 
  filter(wt < 5) %>% 
  mutate(l100k = 235.21 / mpg) %>% # liters / 100 km
  group_by(cyl) %>% 
  summarise(l100k = mean(l100k))

博客里面，后面的代碼是大佬為了表示提速了他很膨脹，就不用演示了，直接上結果：

差別不在一個數(shù)量級啊?。。?！

就是這個人。

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