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我有一个 data.table 对象，我通过几个 dplyr 函数进行管道传输。
当通过 时dplyr::select，结果对象的类是 data.table + data.frame。
但是当我通过它时dplyr::filter，输出类只是 data.frame 。

mtcars_dt = data.table(mtcars)         # "data.table" "data.frame"

mtcars_dt %>% dplyr::select(hp, mpg) %>% class # "data.table" "data.frame"
mtcars_dt %>% dplyr::filter(hp > 100) %>% class # "data.frame"

为什么会发生这种情况，如何确保在使用时保留 data.table 类dplyr::filter？

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最初，我认为有必要使用 , 显式转换data.table为“数据表tbl”tbl_dt以保留 class data.table：

library(data.table)
library(dtplyr)
library(magrittr)

mtcars_dt %>% tbl_dt() %>% dplyr::select(hp, mpg) %>% class
# [1] "tbl_dt"     "tbl"        "data.table" "data.frame"

mtcars_dt %>% tbl_dt() %>% dplyr::filter(hp > 100) %>% class
# [1] "tbl_dt"     "tbl"        "data.table" "data.frame"

然而，正如弗兰克在评论中指出的那样，仅仅加载dtplyr就足够了：

mtcars_dt %>% dplyr::select(hp, mpg) %>% class
# [1] "data.table" "data.frame"

mtcars_dt %>% dplyr::filter(hp > 100) %>% class
# [1] "data.table" "data.frame"

诡异的。或者？我发布了一个dtplyr问题，所以希望一些dtplyr爱好者可以对此有所了解。

和 中的.data参数和值是相同的?filter，?select因此仅从这些信息中很难说出为什么在两个函数中.data对类的处理方式不同。data.table

在这个小小的练习之后，我仍然认为你应该坚持data.table语法。特别是，您可以链接操作：

mtcars_dt[ , .(hp, mpg)][hp > 100]
# or
mtcars_dt[j = .(hp, mpg)][i = hp > 100]
于 2018-03-19T16:09:21.590 回答