大規模データ処理を加速するRパッケージ「collapse」の魅力と活用法

So, I recently stumbled upon the **collapse** package while trying to solve a pretty gnarly problem involving a massive 60M-row dataset. Someone in the NHS-R Community Slack was struggling with getting unique values in such a beast of a dataset, and naturally, **data.table** was the go-to suggestion. But even with that, the timings were brutal—think hours, not seconds.

Enter **collapse**, a C/C++-based package that’s all about speed and efficiency. I tried its `funique()` function, and man, was I impressed. Where **data.table** took around 20 seconds (and that’s on my upgraded 16GB RAM laptop), **collapse** got it done in just over 4 seconds. For context, **dplyr** clocked in at around 13 seconds, so **collapse** was the clear winner here.

The package aims to make R code faster, more flexible, and programmer-friendly, and honestly, it lives up to the hype. The logo alone screams “serious business”—it’s got that polished, professional vibe.

If you’re dealing with big data and need speed, **collapse** is definitely worth a look. I’m excited to dive deeper into its functionality and see what else it can do!

最近、60万行もあるでかいデータセットを扱ってて、「collapse」っていうRのパッケージに出会ったんだけど、これがめちゃくちゃ速くてビックリしたんだよね。英語で記事も書いたんだけど、日本語圏で同じ話題を広めようとしたら、結構ハードルありそうだなーって思ったんだ。

まず、日本語のドキュメントが少ない！英語のマニュアルはしっかりしてるけど、日本語で解説してるブログとかチュートリアルがほとんどない。初心者だと「funique()って何？data.tableより速いの？」ってとこから調べなきゃいけなくて、そこで挫折しちゃう人も多そう。

あと、Rユーザーって日本だとまだ「dplyrで十分でしょ」って考えが根強くて、新しいパッケージにチャレンジする文化が薄い気がする。みんな忙しいから、「動いてるコードをわざわざ書き換えるリスク」を取りたがらないんだよね。「速いらしいけど、実際どうなの？」って懐疑的な反応もありそう。

それに、日本語のコミュニティで「こんな速いパッケージ見つけた！」って盛り上がっても、英語のフォーラムみたいに開発者と直接やり取りできる環境が少ないから、情報が広がりにくい。Twitterでつぶやいても「へー」で終わっちゃいそうな…。

でもまあ、自分みたいに「データ処理で夜中に泣きそうになった」人間には神パッケージだから、ちょっとずつ布教していきたいなーとは思ってる！誰か日本語でチュートリアル書いてくれないかな…（自分で書けよって話だけど）。