Reshape vs. Reshape2 в R

Question

Я пытаюсь понять, почему развитие сместилось с reshape в reshape2 пакет. Они кажутся функционально одинаковыми, однако я не могу перейти на reshape2 в настоящее время из-за более старой версии R, запущенной на сервере. Я обеспокоен возможностью серьезной ошибки, которая могла бы переместить разработку в совершенно новый пакет вместо просто продолжения разработки reshape, Кто-нибудь знает, есть ли серьезный недостаток в reshape пакет?

Answer 1

reshape2 пусть Хэдли перезагрузится reshape это было намного быстрее, избегая при этом разрушать зависимости и привычки людей.

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-packages/2010/001169.html

Reshape2 - это перезагрузка пакета reshape. Прошло более пяти лет с момента первого выпуска пакета, и за это время я узнал очень много о программировании на R и о том, как работать с данными в R. Reshape2 использует эти знания для создания нового пакета для преобразования данных, который гораздо более сфокусирован и намного быстрее.

Эта версия повышает скорость за счет функциональности, поэтому я переименовал ее в reshape2 чтобы избежать проблем для существующих пользователей. Исходя из отзывов пользователей, я могу снова представить некоторые из этих функций.

Что нового в reshape2:

• значительно быстрее и более эффективно использует память благодаря гораздо лучшему базовому алгоритму, который максимально использует мощность и скорость поднабора, в большинстве случаев создавая только одну копию данных.

• приведение заменено двумя функциями в зависимости от типа вывода: dcast создает кадры данных и acast производит матрицы / массивы.

• теперь возможны многомерные поля: grand_row а также grand_col были отброшены: теперь имя поля относится к переменной, значение которой установлено в (все).

• некоторые функции были удалены, такие как | оператор приведения и возможность возврата нескольких значений из функции агрегирования. Я уверен, что обе эти операции лучше выполняются plyr.

• новый синтаксис приведения, который позволяет изменять форму на основе функций
  переменных (основанных на том же синтаксисе, что и plyr):

• лучшие практики разработки, такие как пространства имен и тесты.