Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Data.table being sidelined by Rstudio?

Aperta
#16 2 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
r
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Inizia con il passaggio citato “Under language unity” nell’articolo e analizza la domanda dell’issue su RStudio, data.table, dplyr e dtplyr. Per considerare il lavoro completato sarebbe necessario decidere quali esempi specifici o approfondimenti aggiungere, ma l’issue non identifica un file dell’articolo né una modifica dei contenuti definita.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Thanks for the great write up, it surely provided some food for thought.

I have a question though:Under language unity you write:

"For instance, consider the lightning-fast data.table package. Rather than welcoming it as a hugely valuable contribution to R, RStudio has treated it as a competitor, downplaying it and promoting their own product, dplyr. This is simply not healthy for an open-source language."

I wonder if you could give examples or elaborate on that. I've actually seen some evidence to the contrary in the dtplyr package which is actively being developed by Hadley Wickham and is designed to integrate both packages.

Lingua principale
Nessun dato sulla lingua
Stelle
448
Fork
40
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science

Tutte le issue di matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science

Issue simili

Altre issue su Documentation

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.