数据框能做什么而 tibble 不能？

Question

Tidyverse 的粉丝经常给出使用 tibbles 而不是数据框的几个优点。它们中的大多数似乎旨在保护用户免于犯错。例如，与数据帧不同的是，tibbles：

• 不需要,drop=FALSE 参数即可不从数据中删除维度。
• 不会让$ 运算符对列名进行部分匹配。
• 仅当输入向量的长度正好为 1 时才回收它们。

我逐渐确信将我所有的数据框都替换为 tibbles。这样做的主要缺点是什么？更具体地说，数据框可以做什么而 tibble 不能？

首先，我想明确表示我不是在询问data.table 或对 Tidyverse 的任何宏观反对意见。我严格要求 tibbles 和数据框。

Answer 1

来自the trouble with tibbles，您可以阅读：

小标题真的没有任何问题

然而，

一些较旧的包不能使用 tibbles，因为它们的替代子集方法。他们期望 tib[,1] 返回一个向量，而实际上它现在将返回另一个小标题。

这是@Henrik 在 cmets 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

其他例子：

• base::reshape not working with tibbles

Invariants for subsetting and subassignment 解释了tibble 的行为与data.frame 的不同之处。

已知这些限制，Hadley 在interacting with legacy code 中给出的解决方案是：

少数函数不适用于 tibbles，因为它们希望 df[, 1] 返回一个向量，而不是一个数据帧。如果遇到这些函数之一，请使用 as.data.frame() 将 tibble 转回数据框：

Answer 2

在这里学习：https://cran.r-project.org/web/packages/tibble/vignettes/tibble.html

tibble 和数据帧之间存在三个主要区别：

• 打印
• 子集
• 回收规则

小标题：

• 永远不要更改输入的类型（即，不再有 stringsAsFactors = 错误！）
• 永远不要调整变量的名称
• 懒惰地和顺序地评估参数
• 永远不要使用 row.names()
• 仅回收长度为 1 的向量

大数据帧显示尽可能多的行，直到内存缓冲区不堪重负。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合适的列。 还会显示数据集的列数据类型和大小。