Summary
この文章では、data．tableの使い方とdplyrから移行する際に直面する課題について探ります。私自身もその壁にぶつかりながら、多くの工夫や発見がありましたので、その価値をご紹介します。 Key Points:
- data.tableの`:=`演算子を利用したin-place更新は、dplyrの`mutate`関数に比べてメモリ使用量を大幅に削減し、大規模データ処理のパフォーマンスを向上させることができます。
- `setkey()`によるキー設定と、高速な結合処理を通じて、data.tableの効率性を実感でき、特に大規模データでの最適化戦略に役立ちます。
- 日本語ドキュメントでは不明瞭な点が多く見られるため、データ操作機能について英語文献との違いを理解することで、自信を持ってdata.tableを活用できるようになります。
data.tableを使い始めてしばらく経った頃、dplyrの癖がなかなか抜けなかった気がする。特に右結合とか、まあ慣れないやつ。flightsデータで.SDや.SDcols触りながら、列名をクォートして関数渡すの何となく面倒だと感じたりした記憶がある。「..target_col」とか「with=FALSE」使う方法もあって、どっちも似たような感じだけど微妙に違う？get()でごまかすこともできるけど、どうにも納得感は薄い。複数列を関数引数として素直に受け取りたいときはalist()とdeparse()の組み合わせが意外とうまく動いたりする。ただ、この辺りのテクニックも正解っぽいものは見えずじまいだった。データ分析現場では七十多個くらい列名扱う場面もありそうだが、その都度悩む羽目になるのは不便だと思った。全体的にdata.table流儀にはコツがあるようだけど、それを掴む前にdplyr脳になってしまった人間には近道なんて無いのかもしれない、大体そんな印象だった気がする。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2020-01-27-flexible-datatable-functions/
data.tableを日本の技術コミュニティで広めようとすると、いくつかの興味深い障壁に直面するでしょう。まず、Rのデータ操作ライブラリの好みが地域によって異なり、dplyrに慣れた開発者たちは簡単には移行しないかもしれません。また、日本の企業文化では、新しいツールの導入に対してやや保守的な傾向があり、既存のワークフローを変更することへの抵抗感が強いでしょう。さらに、data.tableの複雑な文法や関数の微妙なニュアンスを完全に理解するには、かなりの学習コストが必要となり、即座に広く受け入れられるとは限りません。
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Source: ciec.or.jp
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データ分析を始めたばかりの私にとって、dplyrからdata.tableへの移行はちょっと大変でした。でも、少しずつ慣れてきて、効率が上がって嬉しいです！他の親御さんも同じような経験ありますか？
このデータテーブルの使い方、ちょっと難しそうですね。dplyrからの移行はスムーズにいくんでしょうか？子どもたちがついていけるか心配です。もう少し詳しく教えてもらえますか？