我对 R 编程比较陌生，并且一直在进行研究，但找不到该主题的答案。
在代码开头加载完整的 tidyverse 是否比仅加载 dplyr 包需要更多的处理能力。例如，我可能只需要 dplyr 中可以找到的函数。我是否通过加载完整的 tidyverse 来降低代码的速度/性能，考虑到它包含其他几个包，它必须是一个更大的包？或者无论我选择加载哪个包，处理速度都是相同的。从编码的方便性来看，我宁愿使用 tidyverse，因为它更全面，但如果我使用更多的处理能力，那么加载不太全面的包可能会更有效。
最佳答案
正如 NelsonGon 评论的那样，加载包不会降低您的处理速度。虽然包本身需要时间来加载，但它可能可以忽略不计，特别是如果您已经想要加载 dplyr、tidyr 和 purrr 等。
在搜索路径上加载更多库(例如使用library(dplyr))可能不会影响您的速度，但可能会导致命名空间错误。
现在，有一些基准比较 dpylr、data.table 和 base R，dpylr 往往更慢，但是 YMMV。这是我找到的:https://www.r-bloggers.com/2018/01/tidyverse-and-data-table-sitting-side-by-side-and-then-base-r-walks-in/ 。因此，如果您正在执行需要很长时间的操作，那么使用 data.table 可能是值得的。
关于r - R 中的 tidyverse VS dplyr - 处理能力/性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/68774166/