为啥子开发新包
这要从两个牛批的老包说起。
dplyr
先科普一下dplyr，是Rstudio首席科学家hadly大佬的包包套装tidyverse里最能打的一个包，将基础包$,[ ]这类乱码式的语法变得可读性更好，复杂的功能简单化，大大减少初学者的学习成本，是我的真爱
氮素，被吐槽的比较厉害的是处理大数据的速度（小的数据就憋说了，速度不重要）。
data.table
其实data.table里面我只用过fread这个函数读取数据，非常能打，又快又智能，也是我的真爱。但他的语法就不如dplyr优秀了，大佬专用系列~
有人整理了data.table和dplyr包的对比：
还有两张截图就不放了。
对于这两个包的优秀程度，从我以前写的这两篇笔记可见一斑：
写给零基础同学的R语言第四篇教程-神奇R包dplyr
超有诚意的R语言数据读取指南（长文慎入）
pia的一下双剑合璧了
大佬冲冠一怒写了个新包出来，把他俩双剑合璧了！登上CRAN的时间市11月12号，下图市他的介绍现场。
他明明是个实力派，但是颜值跟PPT都不允许啊。
放张大图，如果看到这里你已经看不懂了，就去文末看图舔屏吧。
dtplyr肿么用？？？？？
吹爆，首发介绍的博客地址是https://www.tidyverse.org/blog/2019/11/dtplyr-1-0-0/
最基础的用法灰常简单：
加载
library(data.table)
library(dtplyr)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
懒蛋表格？
✨重点是将你的tibble数据结构改一下：
mtcars2 <- lazy_dt(mtcars)
class(mtcars2)
## [1] "dtplyr_step_first" "dtplyr_step"
具体改成了啥类型不打紧，重要的是改这么一锤子，就能提速了！
假装还在用dplyr：
下面的语法还是dplyr的语法，但其实已经被翻译走啦，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，后面的代码是大佬为了表示提速了他很膨胀，就不用演示了，直接上结果：
差别不在一个数量级啊！！！！
就是这个人。
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