tibble 1.1July 5, 2016 in Packages,

tibble 1.1
July 5, 2016 in Packages, tidyverse
We’re proud to announce version 1.1 of the tibble package. Tibbles are a modern reimagining of the data frame, keeping what time has shown to be effective, and throwing out what is not. Grab the latest version with:

install.packages("tibble")
There are three major new features:

A more consistent naming scheme
Changes to how columns are extracted
Tweaks to the output
There are many other small improvements and bug fixes: please see the release notes for a complete list.

A better naming scheme
It’s caused some confusion that you use data_frame() and as_data_frame() to create and coerce tibbles. It’s also more important to make the distinction between tibbles and data frames more clear as we evolve a little further away from the semantics of data frames.

Now, we’re consistently using “tibble” as the key word in creation, coercion, and testing functions:

tibble 1.1
July 5, 2016 in Packages, tidyverse
We’re proud to announce version 1.1 of the tibble package. Tibbles are a modern reimagining of the data frame, keeping what time has shown to be effective, and throwing out what is not. Grab the latest version with:

install.packages("tibble")
There are three major new features:

A more consistent naming scheme
Changes to how columns are extracted
Tweaks to the output
There are many other small improvements and bug fixes: please see the release notes for a complete list.

A better naming scheme
It’s caused some confusion that you use data_frame() and as_data_frame() to create and coerce tibbles. It’s also more important to make the distinction between tibbles and data frames more clear as we evolve a little further away from the semantics of data frames.

Now, we’re consistently using “tibble” as the key word in creation, coercion, and testing functions:

tibble(x = 1:5, y = letters[1:5])
#> # A tibble: 5 x 2
#> x y
#>
#> 1 1 a
#> 2 2 b
#> 3 3 c
#> 4 4 d
#> 5 5 e
as_tibble(data.frame(x = runif(5)))
#> # A tibble: 5 x 1
#> x
#>
#> 1 0.4603887
#> 2 0.4824339
#> 3 0.4546795
#> 4 0.5042028
#> 5 0.4558387
is_tibble(data.frame())
#> [1] FALSE
Previously tibble() was an alias for frame_data(). If you were using tibble() to create tibbles by rows, you’ll need to switch to frame_data(). This is a breaking change, but we believe that the new naming scheme will be less confusing in the long run.

Extracting columns
The previous version of tibble was a little too strict when you attempted to retrieve a column that did not exist: we had forgotten that many people check for the presence of column with is.null(df$x). This is bad idea because of partial matching, but it is common:

Results (Thai) 1:

tibble 1.15 กรกฎาคม 2016 ในแพ็คเกจ tidyverseเราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 แพคเกจ tibble Tibbles มีปฏิวัติที่ทันสมัยของเฟรมข้อมูล รักษาเวลาได้แสดงที่จะมีประสิทธิภาพ และขว้างปาสิ่งที่ไม่ คว้ารุ่นล่าสุดด้วย:install.packages("tibble")มีคุณสมบัติใหม่หลักสาม:ชื่อชุดรูปแบบที่สอดคล้องกันมากการเปลี่ยนแปลงวิธีแยกคอลัมน์ปรับแต่งการแสดงผลมีหลายอื่น ๆ เล็กปรับปรุงและแก้ไขข้อผิดพลาด: โปรดดูบันทึกย่อประจำรุ่นสำหรับรายนี้แบบแผนการตั้งชื่อที่ดีกว่ามันได้ก่อให้เกิดความสับสนบางที่คุณใช้ data_frame() และ as_data_frame() ในการสร้าง และบังคับ tibbles มีความสำคัญมากขึ้นเพื่อให้ความแตกต่างระหว่าง tibbles และเฟรมข้อมูลที่ชัดเจนมากขึ้นเราคายเล็กน้อยเพิ่มเติมจากความหมายของเฟรมข้อมูลตอนนี้ เราสม่ำเสมอใช้ "tibble" เป็นคำที่สำคัญในการสร้าง การบังคับ และฟังก์ชั่นการทดสอบ:tibble 1.15 กรกฎาคม 2016 ในแพ็คเกจ tidyverseเราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 แพคเกจ tibble Tibbles มีปฏิวัติที่ทันสมัยของเฟรมข้อมูล รักษาเวลาได้แสดงที่จะมีประสิทธิภาพ และขว้างปาสิ่งที่ไม่ คว้ารุ่นล่าสุดด้วย:install.packages("tibble")มีคุณสมบัติใหม่หลักสาม:ชื่อชุดรูปแบบที่สอดคล้องกันมากการเปลี่ยนแปลงวิธีแยกคอลัมน์ปรับแต่งการแสดงผลมีหลายอื่น ๆ เล็กปรับปรุงและแก้ไขข้อผิดพลาด: โปรดดูบันทึกย่อประจำรุ่นสำหรับรายนี้แบบแผนการตั้งชื่อที่ดีกว่ามันได้ก่อให้เกิดความสับสนบางที่คุณใช้ data_frame() และ as_data_frame() ในการสร้าง และบังคับ tibbles มีความสำคัญมากขึ้นเพื่อให้ความแตกต่างระหว่าง tibbles และเฟรมข้อมูลที่ชัดเจนมากขึ้นเราคายเล็กน้อยเพิ่มเติมจากความหมายของเฟรมข้อมูลตอนนี้ เราสม่ำเสมอใช้ "tibble" เป็นคำที่สำคัญในการสร้าง การบังคับ และฟังก์ชั่นการทดสอบ:tibble (x = 1:5, y = letters[1:5])#> tibble # A: 5 x 2#> x y#> #> 1 1 ตัว#> 2 2 b#> 3 3 c#> 4 4 d#> 5 5 eas_tibble (data.frame(x = runif(5)))#> tibble # A: 5 x 1#> x#> #> 1 0.4603887#> 2 0.48243390.4546795 #> 3#> 4 0.50420280.4558387 #> 5is_tibble(data.frame())#> เท็จ [1]ก่อนหน้านี้ tibble() เป็นนามแฝงสำหรับ frame_data() ถ้าคุณใช้ tibble() สร้าง tibbles ตามแถว คุณจะต้องสลับไป frame_data() เปลี่ยนแปลงแบ่งเป็น แต่เราเชื่อว่า แบบแผนการตั้งชื่อใหม่จะสับสนน้อยกว่าในระยะยาวแยกคอลัมน์รุ่นก่อนหน้าของ tibble ถูกเข้มงวดเกินไปเล็กน้อยเมื่อคุณพยายามที่จะดึงข้อมูลคอลัมน์ที่ไม่มีอยู่: เราได้ลืมว่า หลายคนที่ตรวจสอบสำหรับการปรากฏของคอลัมน์กับ is.null(df$x) นี่คือความคิดที่ดีเนื่องจากการจับคู่บางส่วน แต่โดยทั่วไป:

Results (Thai) 2:

tibble 1.1
5 กรกฎาคม 2016 ในแพคเกจ tidyverse
เราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 ของแพคเกจ tibble Tibbles เป็นทบทวนทันสมัยของกรอบข้อมูล, การเก็บรักษาสิ่งที่เวลาได้แสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพและการขว้างปาสิ่งที่เป็นไม่ได้ คว้ารุ่นล่าสุด:

install.packages ( "tibble")
มีสามคุณสมบัติใหม่ที่สำคัญคือ

ที่สอดคล้องกันมากขึ้นโครงการตั้งชื่อ
การเปลี่ยนแปลงวิธีการที่จะสกัดคอลัมน์
Tweaks การส่งออก
มีหลายขนาดเล็กอื่น ๆ การปรับปรุงและแก้ไขข้อผิดพลาดคือ: โปรดดูที่ปล่อย หมายเหตุสำหรับรายการที่สมบูรณ์.

โครงการที่ดีกว่าการตั้งชื่อ
มันทำให้เกิดความสับสนบางอย่างที่คุณใช้ data_frame () และ as_data_frame () เพื่อสร้างและบีบบังคับ Tibbles นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะทำให้ความแตกต่างระหว่าง Tibbles และข้อมูลที่กรอบชัดเจนมากขึ้นขณะที่เราพัฒนาน้อยห่างไกลจากความหมายของเฟรมข้อมูล.

ตอนนี้เรากำลังอย่างต่อเนื่องโดยใช้ "tibble" เป็นคำที่สำคัญในการสร้างการข่มขู่และการทดสอบ ฟังก์ชั่น:

tibble 1.1
5 กรกฎาคม 2016 ในแพคเกจ tidyverse
เราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 ของแพคเกจ tibble Tibbles เป็นทบทวนทันสมัยของกรอบข้อมูล, การเก็บรักษาสิ่งที่เวลาได้แสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพและการขว้างปาสิ่งที่เป็นไม่ได้ คว้ารุ่นล่าสุด:

install.packages ( "tibble")
มีสามคุณสมบัติใหม่ที่สำคัญคือ

ที่สอดคล้องกันมากขึ้นโครงการตั้งชื่อ
การเปลี่ยนแปลงวิธีการที่จะสกัดคอลัมน์
Tweaks การส่งออก
มีหลายขนาดเล็กอื่น ๆ การปรับปรุงและแก้ไขข้อผิดพลาดคือ: โปรดดูที่ปล่อย หมายเหตุสำหรับรายการที่สมบูรณ์.

โครงการที่ดีกว่าการตั้งชื่อ
มันทำให้เกิดความสับสนบางอย่างที่คุณใช้ data_frame () และ as_data_frame () เพื่อสร้างและบีบบังคับ Tibbles นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะทำให้ความแตกต่างระหว่าง Tibbles และข้อมูลที่กรอบชัดเจนมากขึ้นขณะที่เราพัฒนาน้อยห่างไกลจากความหมายของเฟรมข้อมูล.

ตอนนี้เรากำลังอย่างต่อเนื่องโดยใช้ "tibble" เป็นคำที่สำคัญในการสร้างการข่มขู่และการทดสอบ ฟังก์ชั่น:

tibble (x = 1: 5, y = ตัวอักษร [1: 5])
#> A ประเภท tibble: 5 x 2
#> XY
#>
#> 1 1
#> 2 2 B
#> 3 3 C
#> 4 4 D
#> 5 5 E
as_tibble (data.frame (x = runif (5)))
#> A ประเภท tibble: 5 x 1
#> x
#>
#> 1 0.4603887
#> 2 0.4824339
#> 3 0.4546795
#> 4 0.5042028
#> 5 0.4558387
is_tibble (data.frame ())
#> [1] FALSE
ก่อนหน้านี้ tibble () เป็นนามแฝงสำหรับ frame_data () หากคุณกำลังใช้ tibble () เพื่อสร้าง Tibbles โดยแถวที่คุณจะต้องสลับไป frame_data () นี่คือการเปลี่ยนแปลงทำลาย แต่เราเชื่อว่าโครงการตั้งชื่อใหม่จะทำให้เกิดความสับสนน้อยลงในระยะยาว.

คอลัมน์สกัด
รุ่นก่อนหน้าของ tibble เป็นเพียงเล็กน้อยที่เข้มงวดเกินไปเมื่อคุณพยายามที่จะดึงคอลัมน์ที่ไม่ได้อยู่ที่เราได้ลืม ที่หลาย ๆ คนตรวจสอบการปรากฏตัวของคอลัมน์ที่มี is.null (DF $ x) นี่คือความคิดที่ไม่ดีเพราะการจับคู่บางส่วน แต่มันเป็นเรื่องธรรมดา:

Results (Thai) 3:

tibble 1.1กรกฎาคม 5 , tidyverse 2016 ในแพคเกจเราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 ของแพคเกจ tibble . tibbles เป็นทบทวนสมัยใหม่ของเฟรมข้อมูล การรักษาที่ได้แสดงผล และโยนสิ่งที่ไม่ใช่ คว้ารุ่นล่าสุดด้วยติดตั้งแพคเกจ ( " tibble " )มีสามคุณสมบัติหลัก : ใหม่รูปแบบการตั้งชื่อที่สอดคล้องกันมากขึ้นการเปลี่ยนแปลงวิธีการคอลัมน์สกัดปรับแต่งเพื่อการแสดงผลมีการปรับปรุงขนาดเล็กอื่น ๆอีกมากมายและการแก้ไขข้อผิดพลาด : โปรดดูบันทึกปล่อยสำหรับรายการที่สมบูรณ์รูปแบบการตั้งชื่อดีกว่ามันทำให้เกิดความสับสนบางอย่างที่คุณใช้ data_frame() และ as_data_frame() สร้างและบังคับ tibbles . มันก็สำคัญที่จะสร้างความแตกต่างระหว่าง tibbles และเฟรมข้อมูลชัดเจนมากขึ้น ขณะที่เราพัฒนาเล็กน้อยห่างจากความหมายของเฟรมข้อมูลตอนนี้ เรากำลังเสมอใช้ " tibble " เป็นคำสำคัญในการสร้าง , การบีบบังคับ , และฟังก์ชั่นการทดสอบ :tibble 1.1กรกฎาคม 5 , tidyverse 2016 ในแพคเกจเราภูมิใจที่จะประกาศรุ่น 1.1 ของแพคเกจ tibble . tibbles เป็นทบทวนสมัยใหม่ของเฟรมข้อมูล การรักษาที่ได้แสดงผล และโยนสิ่งที่ไม่ใช่ คว้ารุ่นล่าสุดด้วยติดตั้งแพคเกจ ( " tibble " )มีสามคุณสมบัติหลัก : ใหม่รูปแบบการตั้งชื่อที่สอดคล้องกันมากขึ้นการเปลี่ยนแปลงวิธีการคอลัมน์สกัดปรับแต่งเพื่อการแสดงผลมีการปรับปรุงขนาดเล็กอื่น ๆอีกมากมายและการแก้ไขข้อผิดพลาด : โปรดดูบันทึกปล่อยสำหรับรายการที่สมบูรณ์รูปแบบการตั้งชื่อดีกว่ามันทำให้เกิดความสับสนบางอย่างที่คุณใช้ data_frame() และ as_data_frame() สร้างและบังคับ tibbles . มันก็สำคัญที่จะสร้างความแตกต่างระหว่าง tibbles และเฟรมข้อมูลชัดเจนมากขึ้น ขณะที่เราพัฒนาเล็กน้อยห่างจากความหมายของเฟรมข้อมูลตอนนี้ เรากำลังเสมอใช้ " tibble " เป็นคำสำคัญในการสร้าง , การบีบบังคับ , และฟังก์ชั่นการทดสอบ :tibble ( x = y = 1 : 5 , [ 1 : 5 ตัวอักษร )# > # เป็น tibble : 5 x 2# > X Y# > < int > < chr ># > 1 1 เป็น# > 2 2 บี# > 3 ซี# > 4 4 D# > 5 5 อีas_tibble ( กรอบข้อมูล ( X = runif ( 5 ) ) )# > # เป็น tibble : 5 x 1# > x# > < DBL ># > 1 0.4603887# > 2 0.4824339# > 3 0.4546795# > 4 0.5042028# > 5 0.4558387is_tibble ( ข้อมูล frame() )# > [ 1 ] เท็จก่อนหน้านี้ tibble() เป็นนามแฝงสำหรับ frame_data() . ถ้าคุณใช้ tibble() สร้าง tibbles แถว , คุณจะต้องเปลี่ยนไป frame_data() . นี่คือการเปลี่ยนแปลง แต่เราเชื่อว่ารูปแบบการตั้งชื่อใหม่จะสับสนน้อยกว่าในระยะยาวแยกคอลัมน์รุ่นก่อนหน้าของ tibble ค่อนข้างจะเข้มงวดเกินไปเมื่อคุณพยายามที่จะเรียกใช้คอลัมน์ที่ไม่มีอยู่จริง เราก็ลืมไปแล้วว่าหลายคนตรวจสอบการแสดงตนของคอลัมน์ที่มีคือ โมฆะ ( df $ x ) นี้เป็นความคิดที่ไม่ดีเพราะการจับคู่บางส่วน แต่มันก็เหมือนกัน