我有一个data.table对象，我通过几个dplyr函数进行管道
通过dplyr::select时，结果对象的类是data.table + data.frame
但是当我通过dplyr::filter传递它时，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dplyr::filter时保留data.table类？
答案 0 :(得分：4)
最初，我认为有必要使用data.table将tbl显式转换为＆＃34;数据表tbl_dt＆＃34;，以保留类{{ 1}}：
data.table然而，正如弗兰克在评论中所指出的，仅仅加载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"
就足够了：
dtplyr怪异。要么？我发布了一个dtplyr issue，所以希望一些mtcars_dt %>% dplyr::select(hp, mpg) %>% class
# [1] "data.table" "data.frame"
mtcars_dt %>% dplyr::filter(hp > 100) %>% class
# [1] "data.table" "data.frame"
爱好者可以对此有所了解。
dtplyr参数和值在.data和?filter中是相同的，因此从这些信息来看，很难说明原因{类?select的{1}}在两个函数中的处理方式不同。
在这个小小的异常之后，我仍然认为你应该坚持使用.data语法。特别是，您可以进行连锁操作：
data.table