Вопрос или проблема
Мы используем пакет plyr в одном из наших курсов по манипуляциям с данными на R. У нас также есть материалы по пакету dplyr. Вы считаете, что пакет plyr устарел или избыточен? Нужно ли нам продолжать его преподавание?
Я не смог найти никакой информации в интернете, кроме этой ссылки. Поэтому я задаю этот вопрос здесь.
Ответ или решение
Пакет plyr действительно можно считать устаревшим на фоне более современных и мощных инструментов для манипуляции данными, таких как dplyr.
Plyr был одним из первых пакетов, который предоставлял удобные функции для работы с данными в R, позволяя легко применять функции к подмножествам данных. Однако, с появлением dplyr, многие пользователи и разработчики R начали переходить на него, так как он предлагает более простой и понятный синтаксис, а также оптимизирован для работы с большими наборами данных.
Среди преимуществ dplyr можно выделить:
-
Читаемость кода: dplyr использует оператор
%>%(pipe), который позволяет легко связывать несколько операций в одну цепочку, делая код более интуитивным и легким для понимания. -
Производительность: dplyr оптимизирован для работы с большими данными, и многие функции используют внутренние оптимизации, что делает их быстрее по сравнению с аналогами из plyr.
-
Совместимость с другими пакетами: dplyr нативно интегрируется с такими пакетами, как ggplot2 для визуализации данных, что упрощает процесс анализа и визуализации.
Что касается обучения, рекомендуется сосредоточиться на dplyr, поскольку его применение более актуально на данный момент. Если ваша целевая аудитория — начинающие пользователи, то стоит сосредоточиться на том, что будет более полезным и практичным для них. Это также позволит лучше подготовить студентов к современным стандартам анализа данных в R.
Тем не менее, упоминание plyr все еще может быть полезным, если вы хотите обсудить его историческую значимость или сравнить его с dplyr. Вы можете рассмотреть возможность краткого обзора plyr, чтобы показать, как инструменты развивались со временем, но основное внимание стоит уделить современным подходам, представленным в dplyr.
Таким образом, рекомендуется продолжать обучение dplyr и, если есть необходимость, нежно устранить из курса plyr или ограничиться его упоминанием для полноты картины.