====== 22. data.frameとdata.table ======
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===== data.tableパッケージ =====

data.tableパッケージは、tidyrパッケージとは異なる。
データそのものである<wrap hi>data.tableオブジェクト</wrap>は、<wrap hi>tidyrオブジェクト</wrap>とは<wrap hi>異なる</wrap>。
しかし、data.tableオブジェクトも、tidyrパッケージの関数で処理できる。（個人的に、最初data.tableのコードを見たときに、data.tableパッケージはtidyrパッケージの一部だと勘違いしていて、混乱しました。）

tidyrと比べて、data.tableパッケージのメリットは、
  -fread()関数が使用できて、読み込みが速い
  -''%%:-%%''や、''%%dt[, z:=v*2]%%''を使用することができるので、列の追加・削除・要素の変更が容易になる

http://kohske.github.io/ESTRELA/201410/index.html
大規模データの高速処理 ーdata.table、dplyrー

https://qiita.com/gigamori/items/3f923cdd188736132237
@gigamori
2017年09月16日に更新
Rのこれだけ覚えておけばいいdata.tableの使い方

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/datatable.html
data.table

https://shohei-doi.github.io/quant_polisci/data-import.html
第1章 データの読み込み

https://qiita.com/saspy/items/da8c5b3e4ebae4fd40d0
@saspy
が2021年04月26日に更新
Rテクニック データの読み込み csv/excel/sas7bdat

<code>
library(tidyverse)

df <- read_csv("book1.csv")
# df は、data.frameオブジェクト
</code>


http://bcl.sci.yamaguchi-u.ac.jp/~jun/notebook/r/tidyverse/tibble/
tibbles

<code>
library(data.table)

dt <- fread("book1.csv")
# dt は、data.tableオブジェクト
</code>


http://ranalysis.blog.fc2.com/blog-entry-62.html
Rで行列の大きさについて調べる＆変換する。dim
===== 見出し =====
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