Data.table vs dplyr: может ли что-то сделать хорошо, а другое плохо или плохо?

Ответ 1

Нам необходимо охватить, по крайней мере, следующие аспекты, чтобы предоставить исчерпывающий ответ/сравнение (без особой важности): Speed, Memory usage, Syntax и Features.

Мое намерение состоит в том, чтобы охватить каждый из них как можно более четко с точки зрения таблицы данных.

Примечание: если явно не указано иное, обращаясь к dplyr, мы ссылаемся на интерфейс dplyr data.frame, внутреннее содержимое которого находится в C++ с использованием Rcpp.

Синтаксис data.table согласован в своей форме - DT[i, j, by]. Чтобы i, j и by вместе дизайном. Объединяя связанные операции, он позволяет легко оптимизировать операции для скорости и, что более важно, использования памяти, а также предоставляет некоторые мощные функции, сохраняя при этом согласованность синтаксиса.

1. Скорость

К вопросу о том, что data.table становится быстрее, чем dplyr, было добавлено довольно много тестов (хотя в основном по групповым операциям), поскольку число групп и/или строк, которые нужно сгруппировать, увеличивается, включая тесты Matt по группировке от 10 миллионов до 2 миллиарда строк (100 ГБ в ОЗУ) на 100 - 10 миллионов групп и различные столбцы группировки, которые также сравнивают pandas. Смотрите также обновленные тесты, которые включают Spark и pydatatable.

В тестах было бы замечательно охватить и эти оставшиеся аспекты:

• Группировка операций, включающая подмножество строк - т.е. операции типа DT[x > val, sum(y), by = z].

• Оцените другие операции, такие как обновление и присоединения.

• Кроме того, тест памяти для каждой операции в дополнение к времени выполнения.

2. Использование памяти

1. Операции, включающие filter() или slice() в dplyr, могут быть неэффективными в памяти (как для data.frames, так и для data.tables). Смотрите этот пост.

   Обратите внимание, что комментарий Хэдли говорит о скорости (что dplyr для него достаточно быстр), в то время как основной проблемой здесь является память.

2. Интерфейс data.table в данный момент позволяет изменять/обновлять столбцы по ссылке (обратите внимание, что нам не нужно повторно присваивать результат обратно переменной).

   # sub-assign by reference, updates 'y' in-place
   DT[x >= 1L, y := NA]
   

   Но dplyr никогда не будет обновляться по ссылке. Эквивалент dplyr будет (обратите внимание, что результат должен быть переназначен):

   # copies the entire 'y' column
   ans <- DF %>% mutate(y = replace(y, which(x >= 1L), NA))
   

   Забота об этом - ссылочная прозрачность. Обновление объекта data.table по ссылке, особенно внутри функции, не всегда желательно. Но это невероятно полезная особенность: см. Этот и этот пост для интересных случаев. И мы хотим сохранить это.

   Поэтому мы работаем над экспортом функции shallow() в data.table, которая предоставит пользователю обе возможности. Например, если желательно не изменять входной data.table внутри функции, можно сделать следующее:

   foo <- function(DT) {
       DT = shallow(DT)          ## shallow copy DT
       DT[, newcol := 1L]        ## does not affect the original DT 
       DT[x > 2L, newcol := 2L]  ## no need to copy (internally), as this column exists only in shallow copied DT
       DT[x > 2L, x := 3L]       ## have to copy (like base R / dplyr does always); otherwise original DT will 
                                 ## also get modified.
   }
   

   Если не использовать shallow(), старая функциональность сохраняется:

   bar <- function(DT) {
       DT[, newcol := 1L]        ## old behaviour, original DT gets updated by reference
       DT[x > 2L, x := 3L]       ## old behaviour, update column x in original DT.
   }
   

   Создавая поверхностную копию с помощью shallow(), мы понимаем, что вы не хотите изменять исходный объект. Мы заботимся обо всем внутренне, чтобы гарантировать, что при копировании столбцов вы изменяете только тогда, когда это абсолютно необходимо. Когда это реализовано, это должно полностью решить проблему прозрачности ссылок, предоставляя пользователю обе возможности.

   Кроме того, после экспорта shallow() интерфейс dplyr data.table должен избегать почти всех копий. Так что те, кто предпочитает синтаксис dplyr, могут использовать его с data.tables.

   Но ему все еще не хватает многих функций, которые предоставляет data.table, включая (sub) -assignment по ссылке.

3. Агрегировать при присоединении:

   Предположим, у вас есть две таблицы данных:

   DT1 = data.table(x=c(1,1,1,1,2,2,2,2), y=c("a", "a", "b", "b"), z=1:8, key=c("x", "y"))
   #    x y z
   # 1: 1 a 1
   # 2: 1 a 2
   # 3: 1 b 3
   # 4: 1 b 4
   # 5: 2 a 5
   # 6: 2 a 6
   # 7: 2 b 7
   # 8: 2 b 8
   DT2 = data.table(x=1:2, y=c("a", "b"), mul=4:3, key=c("x", "y"))
   #    x y mul
   # 1: 1 a   4
   # 2: 2 b   3
   

   И вы хотели бы получить sum(z) * mul для каждой строки в DT2 при объединении по столбцам x,y. Мы можем либо:

   • 1) объединить DT1 для получения sum(z), 2) выполнить объединение и 3) умножить (или)

     # data.table way
     DT1[, .(z = sum(z)), keyby = .(x,y)][DT2][, z := z*mul][]
     
     # dplyr equivalent
     DF1 %>% group_by(x, y) %>% summarise(z = sum(z)) %>% 
         right_join(DF2) %>% mutate(z = z * mul)
     

   • 2) сделать все за один раз (используя функцию by =.EACHI):

     DT1[DT2, list(z=sum(z) * mul), by = .EACHI]
     

   В чем преимущество?

   • Нам не нужно выделять память для промежуточного результата.

   • Нам не нужно группировать/хэшировать дважды (один для агрегации, другой для объединения).

   • И что еще более важно, операция, которую мы хотели выполнить, ясна, посмотрев на j в (2).

   Проверьте этот пост для подробного объяснения by =.EACHI. Промежуточные результаты не материализуются, и объединение + агрегат выполняется за один раз.

   Посмотрите на это, это и это сообщения для реальных сценариев использования.

   В dplyr вам придется сначала объединять и агрегировать или агрегировать, а затем объединять, но ни один из них не является настолько эффективным с точки зрения памяти (что, в свою очередь, приводит к скорости).

4. Обновление и присоединения:

   Рассмотрим код data.table, показанный ниже:

   DT1[DT2, col := i.mul]
   

   добавляет/обновляет DT1 столбец col с mul из DT2 на тех строках, где DT2 ключевого столбца спичек DT1. Я не думаю, что в dplyr есть точный эквивалент этой операции, то есть, не избегая операции *_join, которая должна была бы копировать весь DT1 только для того, чтобы добавить в него новый столбец, что не нужно.

   Проверьте этот пост для реального сценария использования.

Подводя итог, важно понимать, что каждый бит оптимизации имеет значение. Как сказала бы Грейс Хоппер, следите за своими наносекундами !

3. Синтаксис

Давай теперь посмотрим на синтаксис. Хэдли прокомментировал здесь:

Таблицы данных чрезвычайно быстры, но я думаю, что их краткость усложняет изучение, а код, который использует их, труднее читать после того, как вы их написали...

Я считаю это замечание бессмысленным, потому что оно очень субъективно. Возможно, мы можем попытаться противопоставить последовательность в синтаксисе. Мы будем сравнивать синтаксис data.table и dplyr бок о бок.

Мы будем работать с фиктивными данными, показанными ниже:

DT = data.table(x=1:10, y=11:20, z=rep(1:2, each=5))
DF = as.data.frame(DT)

1. Основные операции агрегации/обновления.

   # case (a)
   DT[, sum(y), by = z]                       ## data.table syntax
   DF %>% group_by(z) %>% summarise(sum(y)) ## dplyr syntax
   DT[, y := cumsum(y), by = z]
   ans <- DF %>% group_by(z) %>% mutate(y = cumsum(y))
   
   # case (b)
   DT[x > 2, sum(y), by = z]
   DF %>% filter(x>2) %>% group_by(z) %>% summarise(sum(y))
   DT[x > 2, y := cumsum(y), by = z]
   ans <- DF %>% group_by(z) %>% mutate(y = replace(y, which(x > 2), cumsum(y)))
   
   # case (c)
   DT[, if(any(x > 5L)) y[1L]-y[2L] else y[2L], by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% summarise(if (any(x > 5L)) y[1L] - y[2L] else y[2L])
   DT[, if(any(x > 5L)) y[1L] - y[2L], by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% filter(any(x > 5L)) %>% summarise(y[1L] - y[2L])
   

   • Синтаксис data.table компактен и довольно многословен. Вещи более или менее эквивалентны в случае (а).

   • В случае (b) мы должны были использовать filter() в dplyr при суммировании. Но при обновлении нам пришлось переместить логику в mutate(). Однако в data.table мы выражаем обе операции с одной и той же логикой - работаем со строками, где x > 2, но в первом случае получаем sum(y), тогда как во втором случае обновляем эти строки для y с его накопленной суммой.

     Это то, что мы имеем в виду, когда говорим, что форма DT[i, j, by] непротиворечива.

   • Аналогично в случае (c), когда у нас есть условие if-else, мы можем выразить логику "как есть" как в data.table, так и в dplyr. Однако, если мы хотим вернуть только те строки, в которых выполняется условие if и пропустить иначе, мы не можем напрямую использовать summaze summarise() (AFAICT). Сначала мы должны выполнить filter() а затем суммировать, потому что summarise() всегда ожидает одно значение.

     Хотя он возвращает тот же результат, использование filter() делает реальную операцию менее очевидной.

     Вполне возможно, что будет возможно использовать filter() в первом случае (мне это не кажется очевидным), но я хочу сказать, что мы не должны этого делать.

2. Агрегирование/обновление по нескольким столбцам

   # case (a)
   DT[, lapply(.SD, sum), by = z]                     ## data.table syntax
   DF %>% group_by(z) %>% summarise_each(funs(sum)) ## dplyr syntax
   DT[, (cols) := lapply(.SD, sum), by = z]
   ans <- DF %>% group_by(z) %>% mutate_each(funs(sum))
   
   # case (b)
   DT[, c(lapply(.SD, sum), lapply(.SD, mean)), by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% summarise_each(funs(sum, mean))
   
   # case (c)
   DT[, c(.N, lapply(.SD, sum)), by = z]     
   DF %>% group_by(z) %>% summarise_each(funs(n(), mean))
   

   • В случае (а) коды более или менее эквивалентны. data.table использует знакомую базовую функцию lapply(), тогда как dplyr вводит *_each() вместе с *_each() функций для funs().

   • data.table := требует предоставления имен столбцов, тогда как dplyr генерирует их автоматически.

   • В случае (b) синтаксис dplyr относительно прост. Улучшение агрегации/обновления для нескольких функций находится в списке data.table.

   • Однако в случае (c) dplyr будет возвращать n() столько раз, сколько столбцов, а не только один раз. В data.table все, что нам нужно сделать, это вернуть список в j. Каждый элемент списка станет столбцом в результате. Итак, мы можем снова использовать знакомую базовую функцию c() для объединения .N в list который возвращает list.

   Примечание: еще раз, в data.table все, что нам нужно сделать, это вернуть список в j. Каждый элемент списка станет столбцом в результате. Для этого вы можете использовать базовые функции c(), as.list(), lapply(), list() т.д., Не прибегая к изучению каких-либо новых функций.

   Вам нужно будет узнать только специальные переменные - .N и .SD по крайней мере. Эквивалентом в dplyr являются n() и .

3. присоединяется

   dplyr предоставляет отдельные функции для каждого типа объединения, где data.table позволяет выполнять соединения с использованием того же синтаксиса DT[i, j, by] (и с указанием причины). Он также предоставляет эквивалентную merge.data.table() в качестве альтернативы.

   setkey(DT1, x, y)
   
   # 1. normal join
   DT1[DT2]            ## data.table syntax
   left_join(DT2, DT1) ## dplyr syntax
   
   # 2. select columns while join    
   DT1[DT2, .(z, i.mul)]
   left_join(select(DT2, x, y, mul), select(DT1, x, y, z))
   
   # 3. aggregate while join
   DT1[DT2, .(sum(z) * i.mul), by = .EACHI]
   DF1 %>% group_by(x, y) %>% summarise(z = sum(z)) %>% 
       inner_join(DF2) %>% mutate(z = z*mul) %>% select(-mul)
   
   # 4. update while join
   DT1[DT2, z := cumsum(z) * i.mul, by = .EACHI]
   ??
   
   # 5. rolling join
   DT1[DT2, roll = -Inf]
   ??
   
   # 6. other arguments to control output
   DT1[DT2, mult = "first"]
   ??
   

   • Некоторые могут найти отдельную функцию для каждого объединения гораздо лучше (левый, правый, внутренний, анти, полу и т.д.), Тогда как другим может понравиться data.table DT[i, j, by] или merge() которая похожа на base Р.

   • Однако соединения dplyr делают именно это. Ничего более. Не меньше.

   • data.tables может выбирать столбцы при присоединении (2), и в dplyr вам нужно сначала select() на обоих data.frames, прежде чем присоединиться, как показано выше. В противном случае вы бы материализовали объединение ненужными столбцами, чтобы потом удалить их, а это неэффективно.

   • data.tables может объединяться при присоединении (3), а также обновляться при присоединении (4), используя функцию by =.EACHI. Зачем использовать весь результат объединения, чтобы добавить/обновить всего несколько столбцов?

   • data.table может катить соединения (5) - крен вперед, LOCF, крен назад, NOCB, ближайший.

   • data.table также имеет аргумент mult mult = который выбирает первое, последнее или все совпадения (6).

   • data.table имеет аргумент allow.cartesian = TRUE для защиты от случайных недопустимых объединений.

Еще раз, синтаксис согласуется с DT[i, j, by] с дополнительными аргументами, позволяющими дополнительно контролировать вывод.

4. do()...

   dplyr summaze специально разработан для функций, которые возвращают одно значение. Если ваша функция возвращает несколько/неравных значений, вам придется прибегнуть к do(). Вы должны знать заранее обо всех возвращаемых значениях ваших функций.

   DT[, list(x[1], y[1]), by = z]                 ## data.table syntax
   DF %>% group_by(z) %>% summarise(x[1], y[1]) ## dplyr syntax
   DT[, list(x[1:2], y[1]), by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% do(data.frame(.$x[1:2], .$y[1]))
   
   DT[, quantile(x, 0.25), by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% summarise(quantile(x, 0.25))
   DT[, quantile(x, c(0.25, 0.75)), by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% do(data.frame(quantile(.$x, c(0.25, 0.75))))
   
   DT[, as.list(summary(x)), by = z]
   DF %>% group_by(z) %>% do(data.frame(as.list(summary(.$x))))
   

   • .SD эквивалент .

   • В data.table вы можете выбросить почти все что угодно в j - единственное, что нужно запомнить, это вернуть список, чтобы каждый элемент списка был преобразован в столбец.

   • В dplyr не может этого сделать. Приходится прибегать к do() зависимости от того, насколько вы уверены в том, будет ли ваша функция всегда возвращать одно значение. И это довольно медленно.

Еще раз, синтаксис data.table согласуется с DT[i, j, by]. Мы можем просто продолжать бросать выражения в j не беспокоясь об этом.

Посмотрите на этот ТАК вопрос и этот. Интересно, можно ли выразить ответ как простой, используя синтаксис dplyr...

Подводя итог, я особо выделил несколько случаев, когда синтаксис dplyr либо неэффективен, ограничен или не позволяет выполнять операции напрямую. Это связано, в частности, с тем, что data.table получает некоторую негативную реакцию по поводу синтаксиса "сложнее читать/изучать" (как тот, который вставлен/связан выше). Большинство постов, которые охватывают dplyr, говорят о самых простых операциях. И это здорово. Но важно понимать и его синтаксис, и функциональные ограничения, и мне еще предстоит увидеть сообщение об этом.

У data.table также есть свои причуды (некоторые из которых я указал, что мы пытаемся исправить). Мы также пытаемся улучшить соединения data.table, как я уже отмечал здесь.

Но следует также учитывать количество функций, которые отсутствуют в dplyr по сравнению с таблицей данных.

4. Особенности

Я указал на большинство функций здесь, а также в этом посте. К тому же:

• fread - быстрый файловый ридер уже давно доступен.

• fwrite - теперь доступен параллельный быстрый файловый редактор. См. Этот пост для подробного объяснения реализации и № 1664 для отслеживания дальнейших событий.

• Автоматическая индексация - еще одна удобная функция для оптимизации базового синтаксиса R как таковая.

• Специальная группировка: dplyr автоматически сортирует результаты, группируя переменные во время dplyr summarise(), что может быть не всегда желательно.

• Многочисленные преимущества в соединениях data.table (для скорости/эффективности памяти и синтаксиса), упомянутые выше.

• Неэквивалентные объединения: Позволяет объединениям использовать другие операторы <=, <, >, >= вместе со всеми другими преимуществами соединений data.table.

• Перекрывающиеся объединения диапазонов были недавно реализованы в data.table. Проверьте этот пост для обзора с тестами.

• setorder() в data.table, которая позволяет действительно быстро переупорядочивать data.tables по ссылке.

• dplyr предоставляет интерфейс для баз данных, используя тот же синтаксис, который в настоящее время отсутствует в data.table.

• data.table предоставляет более быстрые эквиваленты операций над множествами (написанные Яном Горецки) - fsetdiff, fintersect, funion и fsetequal с дополнительным аргументом all (как в SQL).

• data.table загружается чисто без предупреждений о маскировании и имеет механизм, описанный здесь для совместимости [.data.frame при передаче в любой пакет R. dplyr изменяет базовые функции filter, lag и [ что может вызвать проблемы; например, здесь и здесь.

В заключение:

• В отношении баз данных - нет причин, по которым data.table не может предоставить аналогичный интерфейс, но сейчас это не является приоритетом. Это может быть усилено, если пользователям очень понравится эта функция... не уверен.

• На параллелизме - все сложно, пока кто-то не пойдет и не сделает это. Конечно, это потребует усилий (будучи потокобезопасным).

  • В настоящее время достигнут прогресс (в версии v1.9.7) в направлении распараллеливания известных трудоемких частей для увеличения производительности с использованием OpenMP.

Ответ 2

Здесь моя попытка получить исчерпывающий ответ с точки зрения dplyr, следуя широкому плану ответа Аруна (но несколько перестроенного на основе разных приоритетов).

Синтаксис

В синтаксисе есть некоторая субъективность, но я придерживаюсь своего утверждения, что сжатие data.table усложняет изучение и чтение. Это отчасти потому, что dplyr решает гораздо более легкую проблему!

Одна действительно важная вещь, которую dplyr делает для вас, это то, что она ограничивает ваши возможности. Я утверждаю, что большинство проблем с одной таблицей можно решить с помощью всего пяти ключевых глаголов, которые фильтруют, выбирают, изменяют, упорядочивают и суммируют, а также наречие "по группам". Это ограничение очень помогает, когда вы изучаете манипулирование данными, потому что оно помогает упорядочить ваше представление о проблеме. В dplyr каждый из этих глаголов отображается на одну функцию. Каждая функция выполняет одну работу, и ее легко понять в отдельности.

Вы создаете сложность, объединяя эти простые операции с %>%. Вот пример из одного из постов, на которые Арун ссылается:

diamonds %>%
  filter(cut != "Fair") %>%
  group_by(cut) %>%
  summarize(
    AvgPrice = mean(price),
    MedianPrice = as.numeric(median(price)),
    Count = n()
  ) %>%
  arrange(desc(Count))

Даже если вы никогда раньше не видели dplyr (или даже R!), Вы все равно можете понять суть происходящего, потому что все функции - это английские глаголы. Недостаток английских глаголов состоит в том, что они требуют большего набора текста, чем [, но я думаю, что это может быть в значительной степени смягчено лучшим автозаполнением.

Вот эквивалентный код data.table:

diamondsDT <- data.table(diamonds)
diamondsDT[
  cut != "Fair", 
  .(AvgPrice = mean(price),
    MedianPrice = as.numeric(median(price)),
    Count = .N
  ), 
  by = cut
][ 
  order(-Count) 
]

Следовать этому коду сложнее, если вы уже не знакомы с data.table. (Я также не мог понять, как сделать отступ для повторения [ таким образом, чтобы это выглядело хорошо на мой взгляд). Лично, когда я смотрю на код, который написал 6 месяцев назад, мне все равно, что смотреть на код, написанный незнакомцем, поэтому я предпочел простой, хотя и многословный, код.

Два других незначительных фактора, которые, я думаю, немного снижают читабельность:

• Поскольку почти каждая операция таблицы данных использует [ вам нужен дополнительный контекст, чтобы выяснить, что происходит. Например, x[y] соединяет две таблицы данных или извлекает столбцы из фрейма данных? Это только небольшая проблема, потому что в хорошо написанном коде имена переменных должны подсказывать, что происходит.

• Мне нравится, что group_by() - это отдельная операция в dplyr. Это в корне меняет вычисления, поэтому я думаю, что это должно быть очевидно при просмотре кода, и легче определить group_by() чем аргумент by для [.data.table.

Мне также нравится, что труба не ограничивается только одной упаковкой. Вы можете начать, приводя в порядок свои данные с помощью tidyr, и заканчивая графиком в ggvis. И вы не ограничены пакетами, которые я пишу - любой может написать функцию, которая образует бесшовную часть канала манипулирования данными. На самом деле, я предпочитаю предыдущий код data.table, переписанный с %>%:

diamonds %>% 
  data.table() %>% 
  .[cut != "Fair", 
    .(AvgPrice = mean(price),
      MedianPrice = as.numeric(median(price)),
      Count = .N
    ), 
    by = cut
  ] %>% 
  .[order(-Count)]

И идея конвейерной передачи с %>% не ограничивается только фреймами данных и легко обобщается для других контекстов: интерактивной веб-графики, просмотра веб-страниц, списков, контрактов во время выполнения ,...)

Память и производительность

Я смешал их вместе, потому что для меня они не так важны. Большинство пользователей R работают с менее чем 1 миллионом строк данных, и dplyr достаточно быстр для того размера данных, который вы не знаете о времени обработки. Мы оптимизируем dplyr для выразительности на средних данных; не стесняйтесь использовать data.table для быстрой обработки больших данных.

Гибкость dplyr также означает, что вы можете легко настроить характеристики производительности, используя тот же синтаксис. Если производительность dplyr с бэкэндом фрейма данных недостаточна для вас, вы можете использовать бэкэнд data.table (хотя и с несколько ограниченным набором функциональных возможностей). Если данные, с которыми вы работаете, не помещаются в память, вы можете использовать базу данных базы данных.

Все это говорит о том, что производительность dplyr улучшится в долгосрочной перспективе. Мы определенно реализуем некоторые из замечательных идей data.table, такие как упорядочение по осям и использование того же индекса для объединений и фильтров. Мы также работаем над распараллеливанием, чтобы мы могли использовать преимущества нескольких ядер.

Характеристики

Несколько вещей, над которыми мы планируем работать в 2015 году:

• пакет readr, облегчающий получение файлов с диска и в память, аналогично fread().

• Более гибкие объединения, в том числе поддержка неэквивалентных.

• Более гибкая группировка, такая как образцы начальной загрузки, накопительные пакеты и многое другое

Я также вкладываю время в улучшение коннекторов базы данных R, в возможность общения с веб-интерфейсом API и упрощение очистки HTML-страниц.

Ответ 3

В прямом ответе на заголовок вопроса...

dplyr определенно делает то, что data.table не может.

Ваша точка № 3

dplyr рефераты (или будут) потенциальные взаимодействия с БД

является прямым ответом на ваш собственный вопрос, но не повышен до достаточно высокого уровня. dplyr действительно расширяемый интерфейс для нескольких механизмов хранения данных, где data.table является расширением для одного.

Посмотрите на dplyr как на внутренний интерфейс, независимый от всех целей, использующих один и тот же грамматик, где вы можете по желанию расширять цели и обработчики. data.table, с dplyr зрения dplyr, является одной из этих целей.

Вы никогда (я надеюсь) никогда не увидите, чтобы data.table пытался перевести ваши запросы для создания операторов SQL, которые работают с дисковыми или сетевыми хранилищами данных.

dplyr возможно, может делать то, что data.table не будет или не может делать так же хорошо.

Основываясь на дизайне работы в памяти, data.table может иметь гораздо более сложное время для параллельной обработки запросов, чем dplyr.

В ответ на вопросы в теле...

использование

Существуют ли аналитические задачи, которые намного проще кодировать с тем или иным пакетом для людей, знакомых с этими пакетами (т.е. Требуется некоторая комбинация нажатий клавиш в сравнении с требуемым уровнем эзотерики, где меньше каждого из них - хорошая вещь).

Это может показаться пунтом, но реальный ответ - нет. Люди, знакомые с инструментами, похоже, используют либо тот, который им наиболее знаком, либо тот, который на самом деле подходит для данной работы. С учетом вышесказанного, иногда вы хотите представить определенную читабельность, иногда уровень производительности, а когда вам нужен достаточно высокий уровень обоих, вам может просто понадобиться другой инструмент, чтобы идти вместе с тем, что у вас уже есть, чтобы сделать более четкие абстракции,

Спектакль

Существуют ли аналитические задачи, которые выполняются существенно (т.е. более чем в 2 раза) более эффективно в одном пакете по сравнению с другим.

Опять нет. data.table отличается эффективностью во всем, что он делает, когда dplyr получает бремя ограничения в некоторых отношениях базового хранилища данных и зарегистрированных обработчиков.

Это означает, что когда вы сталкиваетесь с проблемой производительности с data.table вы можете быть уверены, что она есть в вашей функции запроса, и если это на самом деле узкое место в data.table то вы выиграли радость подачи отчета. Это также верно, когда dplyr использует data.table в качестве серверной части; Вы можете увидеть некоторые издержки от dplyr но есть вероятность, что это ваш запрос.

Когда у dplyr есть проблемы с производительностью с dplyr вы можете обойти их, зарегистрировав функцию для гибридной оценки или (в случае баз данных) манипулируя сгенерированным запросом перед выполнением.

Также смотрите принятый ответ, когда plyr лучше, чем data.table?