data.table和dplyr在处理非常大的数据框架和查询时非常好.如果data.frame实际上> 100GB,我宁愿建议在限制中使用data.table看起来优于dulr> Inf.如果您需要,两者都对stackoverflow有很好的支持.

然而,要真正回答你的问题(并且对未来的这个问题的读者有用)：是的,可以用R额外收取一个功能来提供替代行为.它实际上很容易与S3调度系统.我建议this ressource了解更多.

我会给你的浓缩版本：
如果你有一个类“myclass”的对象,你可以编写一个函数f.myclass来做你想要的.

然后定义通用函数f：

f <- function(obj,...) UseMethod("f",obj,...)

当您调用f(obj)时,UseMethod将调用的函数取决于obj的类.

如果obj是类“myclass”,那么将在obj上调用f.myclass.

如果你想重新定义的函数已经存在,那么你可以简单地定义plot.myclass,当你在“myclass”对象上调用plot时,它将被使用.通用函数已经存在,无需重新定义它.

要更改对象的类(或将新类附加到现有类,这是更常见的,不会破坏您不想更改的行为),您可以使用类< - . 这是一个愚蠢的例子.

> print.myclass <- function(x) {
    print("Hello!")}

> df <- data.frame(a=1:3)
> class(df)
[1] "data.frame"
> df #equivalent to print(df)
  a
1 1
2 2
3 3

> class(df) <- append(class(df),"myclass")
> class(df)
[1] "data.frame" "myclass"   

> class(df) <- "myclass"
> class(df)
[1] "myclass"
> df
[1] "Hello!"
> str(df) # checking the structure of df: the data is still there of course
List of 1
 $a: int [1:3] 1 2 3
 - attr(*,"row.names")= int [1:3] 1 2 3
 - attr(*,"class")= chr "myclass"

有一些细微之处,如果有几个类,按照什么顺序等等,调用哪个函数.我引用你对S3系统的一个彻底的解释.

这就是你如何重新定义函数的行为.将它们重写为f.myclass,然后创建类“myclass”的对象.

或者,您可以重新定义f.targetclass.例如,再次使用print和data.frame：

> print.data.frame <- function(x) {
         print(paste("data.frame with columns:",paste(names(x),collapse = ",")))} # less silly example!
> df <- data.frame(a=1:3,b=4:6)
> df
[1] "data.frame with columns: a,b"