У data.table есть оправдание - он ориентирован на скорость. Поэтому integer и numeric отличает. А тайди не такой уж быстрый, чтобы не приводить типы. Мне эта строгость не нравится тем, что фрагментирует всю экосистему. Здесь у нас так, здесь у нас этак... Я не слышал, чтобы кто-то жаловался , что при джойне колонки приводятся к общему типу. На drop = TRUE и stringsAsFactors полно жалоб. А приведение типов никому не мешало. Зачем с этим бороться и фрагментировать язык, совсем непонятно...

имхо не вывезут.

так в результате получится, что только в df можно джойнить по колонкам разного типа
то есть, просто происходит перераспределение доли и все, в сторону более строгого поведения

я думаю, там еще и чисто логические проблемы - когда ключи разного типа, надо держать в голове и в коде, к какому происходит приведение. и поддерживать этот, в общем-то, костыль, от которого пользы мало, а вреда много.

Ну насчет "поддерживать" - можно положиться на base R и самому ничего не приводить. А так сторонним автором теперь желательно поддерживать несколько вариантов поведения

нашел более изящный подход - df3 = cbind(cover_i[lol@from,], Gene = Gene[lol@to,][,1])

Была когда-то неплохая программа ACDSee, а потом превратилась неведомо во что...

Вот и эти похоже туда прут.

много чего было, что потом превратилось в комбайн
с другой стороны, те же джетбренз сделали приблуду для работы с R в своих продуктах, и ничего

SPBR очнулся после спячки с февраля :)
https://www.meetup.com/St-Petersburg-R-User-Group/events/275060789

Че-то я не понял про что первый доклад

iris %>%
  select(where(is.numeric)) %>%
  ggcorrmat(., insig = "blank", p.adjust.method = "BH", matrix.type = "full")

Посмотрите, пожалуйста, у меня одного insig = "blank" не работает? Вместо этого всё равно незначимые корреляции зачёркивает, а не убирает их.

Раньше работал, а теперь нет.

Господа, скажите, как пользоваться новым пайпом от R (который |>) ? У меня 4.0.3. стоит, но он не работает

Его там нету

Его ещё нет.

А когда планируется к релизу?

I will be speaking about my amateurish attempts at passing a particularly complex online course in linguistics using only my head, a pen, a sheet of paper, and R.

Видимо, будет спич "как я прошел MOOC на курсере"

При желании и такой спич можно нормально преподнести.

А кто-нибудь сталкивался с моделями оттока в подписочных сервисах без триала? В частности интересует проблема отбора негативных примеров. С позитивными всё элементарно: в какую дату продлил подписку, за такую фичи из витрины и берём. А вот за какую дату брать фичи по абонентам, которые не продлили подписку, пока не очень понятно.

А есть какая-нибудь напоминалка про необходимость подписки?