r - dplyr到data.table的翻译

如果你想将dplyr的代码翻译成data.table的代码，可以参考下面的示例来完成这个过程。

首先，我们假设你已经安装了dplyr和data.table包，并且加载了这两个包。我们将使用一个示例数据集mtcars来进行演示。

1. 选择行：filter

dplyr:

library(dplyr)
filtered_data <- mtcars %>% filter(cyl == 4)

data.table:

library(data.table)
filtered_data <- as.data.table(mtcars)
setkey(filtered_data, cyl)
filtered_data <- filtered_data[J(4)]

2. 选择列：select

dplyr:

library(dplyr)
selected_data <- mtcars %>% select(mpg, cyl)

data.table:

library(data.table)
selected_data <- as.data.table(mtcars)
selected_data <- selected_data[, .(mpg, cyl)]

3. 排序：arrange

dplyr:

library(dplyr)
sorted_data <- mtcars %>% arrange(mpg)

data.table:

library(data.table)
sorted_data <- as.data.table(mtcars)
setkey(sorted_data, mpg)
sorted_data <- sorted_data[order(mpg)]

4. 分组和汇总：group_by和summarize

dplyr:

library(dplyr)
summary_data <- mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarize(mean_mpg = mean(mpg), max_hp = max(hp))

data.table:

library(data.table)
summary_data <- as.data.table(mtcars)
summary_data <- summary_data[, .(mean_mpg = mean(mpg), max_hp = max(hp)), by = cyl]

这些示例展示了如何将dplyr的常见操作翻译成data.table的代码。但需要注意的是，dplyr和data.table有不同的语法和思维方式，所以并不是所有操作都可以直接翻译。在实际使用中，你可能需要更多的练习和熟悉来掌握data.table的用法。