数据帧能做什么而tible不能?

从 the trouble with tibbles ,您可以阅读:

然而,

一些旧的软件包不能与tibles一起工作,因为它们有替代的子设置方法。他们期望tib[1]

这是@Henrik在评论中指出的。

例如 length 函数不会返回相同的结果:

library(tibble)
tibblecars <- as_tibble(mtcars)
tibblecars[,"cyl"]
#> # A tibble: 32 x 1
#>      cyl
#>    <dbl>
#>  1     6
#>  2     6
#>  3     4
#>  4     6
#>  5     8
#>  6     6
#>  7     8
#>  8     4
#>  9     4
#> 10     6
#> # ... with 22 more rows
length(tibblecars[,"cyl"])
#> [1] 1
mtcars[,"cyl"]
#>  [1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4
length(mtcars[,"cyl"])
#> [1] 32

• base::reshape not working with tibbles

Invariants for subsetting and subassignment 解释了行为的来源 tibble 不同于 data.frame .

已知这些局限性,Hadley在 interacting with legacy code 是:

少数函数不使用tibles,因为它们期望df[,1]返回向量,而不是数据帧。如果遇到以下函数之一,请使用as.data.frame()将TIBLE转换回数据帧:

在此学习: https://cran.r-project.org/web/packages/tibble/vignettes/tibble.html

tibbles和数据帧之间有三个关键区别:

• 印刷
• 子集
• 回收规则

藏品:

• 决不更改输入类型(即不再更改输入)= 错误!)
• 永远不要调整变量的名称
• 按顺序缓慢地计算参数
• 仅循环长度为1的向量

大数据帧以尽可能多的行显示,直到内存缓冲区被淹没。在这种情况下,R将在数据帧的任意部分停止。

在tibble格式中,仅显示前十行和所有拟合列。 列数据类型和数据集的大小也会显示出来。