在r中，如何在ram中处理函数的多个顺序调用

Question

例如，我已经习惯了按顺序编写我的r代码：

• 在tidyverse中，使用很多％>％运算符以及连续函数来修改输入小数位（mutate_at，mutate，map ...）
• 在base r中，使用大量lapply，mapply应用于数据帧和矩阵
• 使用直接应用于数据框/矩阵对象（例如t）的函数
• 我从来没有用<<-
在父环境中写
• 我几乎从不使用“ for”

有人告诉我，我觉得这是某种R的哲学，而且我认为它使代码“美丽”。 但是，我完全不知道在数据框/小对象/矩阵上使用函数时，每次打开新环境时r如何处理内存使用情况。 如果要处理大数据并希望在速度上优化内存使用，是否应避免使用这些连续的功能？您是否应该使用<<-或“ for”来避免无用的副本？还是r足够聪明以自行优化ram？

与此相关的最佳做法是什么？