Data.table: ビネット

freadは言及する価値が最も少ないです。
上記のポイントは主にデータ変換に関連しています。 freadはデータ抽出であるため、このようなビネットではスキップされる可能性がありますが、IMOではこのようなdata.table機能について言及する価値があります。

編集：どちらを使用しますか：RnwまたはRmd？

同意し、更新しました。

tapplyと言うよりも、何が風邪をひくのか知りたいです。 答えの一部はgforceですが、ユーザーが作成した関数についてはどうでしょうか。 これについては何も見つかりませんでした。 パンダについての素敵な投稿があります： //wesmckinney.com/blog/？ p
sapplyと比較することもできます。 たとえば、ベクトルのリストから始めたとします。 data.tableの1つの列にすべてのベクトルを追加し、 by代わりにsapply byを使用する価値はありますか？

@matthieugomez興味深い質問！ これもカバーするといいでしょう。 来てください:-)。

IDateTimeとそのユースケースのいくつかについて知りたいと思います。

@gseeが更新されました。

Rとdata.table（3月以降）は初めてなので、現在の関数指向ではなく、基本的な結果指向の導入が必要だと思います。 言い換えると、data.tableの各パラメーターの機能を読み取ることは1つのことですが、ユースケースを考慮しないとほとんど意味がないことがよくあります。 出力の例はありますが、多くの人は反対の方向に進む必要があります。 つまり、必要な出力はわかっていますが、使用するのに最も適切な関数/パラメーター/設定はわかりません。 それらを始めるための簡単なレシピアプローチがあると役に立ちます。

データのサブセットを作成するにはどうすればよいですか？
データのサブセットを操作して、新しいデータセットまたは更新されたデータセットを作成するにはどうすればよいですか？
新しい列を追加するにはどうすればよいですか？
列を削除するにはどうすればよいですか？
単一の変数を作成するにはどうすればよいですか？
複数の変数を作成するにはどうすればよいですか？
データの異なるサブセットに対して異なる操作を行うにはどうすればよいですか？ （。に）
関数でdata.tableを使用し、操作するdata.tableの名前と列を渡すにはどうすればよいですか？
同じdata.tableに対して複数の順次操作を行うにはどうすればよいですか？
データのサブセットを選択し、同時に操作を実行できますか？
参照による変数の作成/更新に注意する必要があるのはいつですか？
グループごとに1つの観測値（最初、最後）を選択するにはどうすればよいですか？
キーを設定するにはどうすればよいですか？また、インデックスを設定する場合とどのように異なりますか？
data.tableで操作を行うと、どのような条件下でキーが削除されますか？
通常の「マージ」構文を使用できますか、それともdata.table構文（Y [X]）を使用する必要がありますか？
リストのリストを1つのビッグデータテーブルにまとめるにはどうすればよいですか？ 列の順序が異なる場合はどうなりますか？

質問と回答の簡単な編集に編集できるSOには、おそらく他にもたくさんの項目があります。

@markdaneseご提案ありがとうございます。 これらはすべて持っているのは素晴らしいですが、特定のタスクに非常にこだわっているので、おそらく別のwikiとしてです。 ビネットの目的は、これらのタスクを自分で実行できるように、データがどれほど柔軟で強力であるかを示すdata.table構文を紹介することです。

私は今ビネットを（できるだけ速く）書いています、そしてフォーマットは多かれ少なかれこの方法（Q＆A）であり、例で答えを説明しています。 最初のビネットを磨いたら、ここに投稿してフィードバックを得るつもりです。あなたの考えも知っておくとよいでしょう。

再度、感謝します。

wikiページのアイデアのさらなる拡張： http： //www.ats.ucla.edu/stat/r/にリストされているFAQおよびコードフラグメント（詳細）リンクは、Rの従来のタスクをデータと対比するための有用なリソースである可能性があります。 .tableway。 ブログ投稿（http://vijaylulla.com/wp/2014/11/12/grouping-in-r-using-data-table/）でこのようなことをして、同僚に見せました。 恥知らずな自己宣伝でごめんなさい。

_data.table_ビネットの概要を終了しました（上のリンクを参照）。 あなたがどう思うかを知ることは素晴らしいことです。

素晴らしいフィードバックをくれた@jangoreckiと@brodieG 、そしてもちろん@mattdowleに感謝します:-)。

これは本当に素晴らしいです。 1年前にdata.tableを使い始めたときに存在していたらいいのにと思います。 あなたの考慮のために以下のいくつかの小さなこと：
最後に、要約のiで（ orderを介して）並べ替えることができることを言及することをお勧めします。 また、最初にこれについて言及することもできます。 また、カバーされていないキーを含むiで実行できるより高度な結合があることにも言及できます。 これにより、 iの主な機能について言及できるため、読者は必要に応じてより高度な機能を探すことができます。 そして、後でそれらにハイパーリンクすることができます。

.SDセクションに「そのグループ」と記述しますが、「そのグループはbyを使用して定義されています」と言う方が明確な場合があります。 これも少し後で行われます。

私はそれを見逃したかもしれませんが、 .SDとby基本的にデータを.SD列に制限し、データのセットを作成することをもう少し明確にするとよいでしょう。 by内の変数のそれぞれの一意の組み合わせ。 その後のためにこれらのdata.tablesを処理byから機能（複数可）を使用して、変数j 。 その処理の一部として生成されたインデックスの一部にユーザーがアクセスできるようにする特別な記号があるが、これらは導入ビネットの範囲を超えていると言うこともできます。

繰り返しますが、これらは単なる提案です。 あなたのハードワーク（そしてマットの）は大いに感謝されます。

18:22時土、2015年1月17日には、マークDanese [email protected]
書きました：

これは本当に素晴らしいです。 1年前に使い始めたときに存在していたらいいのに
データ表。 あなたの考慮のために以下のいくつかの小さなこと：

ありがとうございました。

あなたはあなたがあなたの中でiで（注文を介して）ソートできることを言及したいかもしれません
最後に要約。 また、最初にこれについて言及することもできます。

ああスナップ！ 素晴らしいポイント。 最初に「order（..）」を追加し、
要約にも追加されます。

また、より洗練された結合が可能であると言うこともできます
カバーされていないキーを含むiで行われます。 それはあなたが言及することを可能にします
読者がより高度なものを探すことができるようにiの主な機能
必要に応じて機能します。

そうです。

そして、後でそれらにハイパーリンクすることができます。

それは、私にはわかりません。これらはCRANにプッシュされることを意図しているため、同様に
WIKIで..

.SDセクションでは、「そのグループ」と記述しますが、
「によって定義されたそのグループ」と言います。 これも少し後で行われます
良い。

私はそれを「現在のグループ」に編集したと思ったが、どうやらそうではなかった。
by "で使用して定義された現在のグループ-それはどのように聞こえますか？

私はそれを見逃したかもしれませんが、もう少し明確にしたほうがいいでしょう
その.SDは、基本的にデータを.SD列に制限してから
変数の一意の組み合わせごとにdata.tablesのセットを作成します
で。 次に、これらのdata.tablesをbyの順序で処理します
jの関数を使用する変数。

私はあなたがそれを逃したと思います。 .SDが存在するブロック引用符の真下にあります
説明（セクション2e）。 そしてそれはあなたがここで言及することを正確に説明しています...

ユーザーができる特別な記号があることにも言及できます
その処理の一部として生成されたインデックスの一部にアクセスしますが、
これらは紹介ビネットの範囲を超えています。

そうです..それが他の特別な記号を導入しない理由です。

繰り返しますが、これらは単なる提案です。 あなたのハードワーク（そしてマットの）は大いに
感謝。

素晴らしい提案。 他のビネットをアップロードしたら、返信します。

—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -70375167
。

それは、私にはわかりません。これらはCRANにプッシュされることを意図しているため、同様に
WIKIで..

vignettesディレクトリにRmdを含むパッケージをCRANにプッシュすると、ビルドビネットが成功するかどうかを確認するために自動的にビルドされますが、CRANのソースコードには、によってビルドされたビネット（html）が含まれます。あなたではなく、CRANビルド/チェックからのものではありません。
CRANはビネットに適した場所であり、多くのユーザーにとって、ドキュメント/チュートリアルを探す最初の場所であるため、CRANに含める価値があると思います。

そして、後でそれらにハイパーリンクすることができます。

それは、よくわかりません。これらはCRANにプッシュされることを意図しているため、WIKIでも同様です。

単一フォルダのリンクはCRANで機能しませんか？ 私は実際には何も載せていませんが、このビネットは相対リンクを使用して同じフォルダー内の他の複数のものをリンクし、Rから正常に機能します（明らかにリンクはRからのものではありませんが、パッケージをインストールしてビネットを実行すると、リンクがリンクされます仕事。

_ReferenceSemantics_ビネットで更新されました。

このすべてをしてくれてありがとう。

ビネットでカバーするものに関するもう1つの提案-独自の関数内でdata.tableを使用します。 パッケージを作成するのではなく、いくつかの一般的なタスクを自動化しようとしています。 私が完全に理解していないいくつかのトリックがあります。 また、このトピックに関する投稿がどこかにある場合は、リンクをいただければ幸いです。

最後に、「便利な」スタックオーバーフローの投稿を一覧表示するビネットは、ビネットに含めたくないトピックに役立つ場合があります。

いくつかのランダムな考え。

2つの考え：

• ウィキのビネットへのリンク
• 参照セマンティクスビネットで、引用符付きリスト式（または引用符付き割り当て）で：=を使用する方法を追加します。 data.tableのNSE（非標準評価）はインタラクティブな使用を容易にしますが、独自の関数またはパッケージでdata.tableを使用するには、quote、eval、substitute、friendsについて何かする必要があるため、これは独自のビネットに値するかもしれません。 たぶん、dt [、do.call（ "：="、eval（my_quoted_list）]のようなものをビネットに追加してから、NSEとその意味でビネットを作成しますか？

ありがとう。

1. これを見たことがありますか？
2. それはおそらく別のビネットでカバーされるでしょう。 しかし、まだ計画はありません。

@arunsrinivasanいいえ、見たことがありませんでした。 別のブックマーク

_Keysと高速バイナリ検索ベースのサブセット_ビネットで更新されました。

非常に素晴らしい。 私はこれらのビネットが大好きです。 検討のためのいくつかの簡単なコメント。

行名が使用されていない場合、それらを引き継ぐ目的は何ですか？ または、jの特別な演算子（.N、.Iなど）によって使用されていますか？ data.tableで使用されていると思いますが、インデックスとしては使用されていません。 番号付きの行名を強制するという目的で、私はいつも混乱してきました。

2番目のキーにのみアクセスするときに、最初のキーでuniqueを使用するの

すべてのキーを引用する必要がありますか？ 数値（整数）のものでも？ 数値をキーとして使用できますか？ 注意すべき点はありますか？

キー列にNAが含まれている場合はどうなりますか？ それらを検索して置き換えることができますか（24を0に置き換えた例で行ったように）。

keybyが_output_ data.table（この例ではans ）に適用され、入力data.table（この例ではflights ）には適用されないことを説明すると役立つ場合があります。

ベクトルをキーに渡すことはできますか？ つまり、下の例のiでairport <- c("LGA", "JFK", "EWR")を作成し、 airport直接使用できますか？ これは、マージのために別のdata.tableを渡すというアイデアを設定するのに役立つ場合があります。

「対応する」（「対応する」）のタイプミス。 「origin == "LGA" anddest == "TPA" `に対応する行インデックスはキーベースのサブセットを使用して取得されます」と書いているベクタースキャンセクションに、バックティックの1つがありません。

@markdaneseに関する

2番目のキーのみにアクセスするときに、最初のキーで一意を使用するのはなぜですか？

flights[.(unique(origin), "MIA")]

より良い説明を提案することを非常に求めているのか、それとも複数列キーのより複雑な使用法に気付いていないのかわからない。
キーがc(origin, dest) dest場合、 destバイナリ検索を使用するにはc(dest, origin)が必要です。 .(unique(origin), "MIA")使用すると、キーの最初の列で使用可能なすべての値を提供し、次に2番目の列に選択値を提供することにより、バイナリ検索を使用します。
キーから選択した列のみを使用するように拡張しました。 簡単な例を見ることも理解に役立つかもしれません。 内部data.table関数を使用して/data.tableセカンダリキーと組み合わせて開発した場合、メモリ使用量がそれほど適切にスケーリングされないため、私の拡張機能をdata.tableマスターにPRする準備ができていません。

数値をキーとして使用できますか？

キーとして数値を使用できます。これはKeys and their propertiesセクションに記載されています。

注意すべき点はありますか？

確かではありませんが、 setNumericRoundingは数字キーに影響します。ビネットで言及する価値があるかもしれません。

キー列にNAが含まれている場合はどうなりますか？ それらを検索して置き換えることができますか

はい、 is.na()は二分探索を使用するように最適化されています。 data.table(a=c(1,NA_real_),b=c("a","b"),key="a")[.(NA_real_), .SD ,verbose=TRUE]試しください

@arunsrinivasanにも、次のタイプミスがあります。

で一致するvlauesを見つけます

Janに感謝します-それは本当に役に立ちます。 私はそれらの質問を、新しいユーザーが何が起こっているのかを理解するのを助けるためにビネットで簡単に言及できるものとして提供しました。 それらは、ドキュメントを読んでいるときに（かなり新しいユーザーとして）頭に浮かんだものでした。 私は実際にはコードに貢献できないので、ドキュメントを手伝って貢献したいと思っています。

20:48時金、2015年1月23日には、マークDanese [email protected]
書きました：

非常に素晴らしい。 私はこれらのビネットが大好きです。 いくつかの簡単なコメント
考慮。

行名が使用されていない場合、それらを引き継ぐ目的は何ですか？ または
それらはjの特別な演算子（.N、.Iなど）によって使用されますか？ 私は彼らが〜と思う
data.tableによって使用されますが、インデックスとしては使用されません。 私はいつも
番号付きの行名を強制する目的で混乱しています。

キーとそのプロパティのすぐ上にあるセクション1aには、これに対する答えがあります。
data.tablesはdata.framesから_継承_します。

2番目のキーのみにアクセスするときに、最初のキーで一意を使用するのはなぜですか？ もし、あんたが
そうではありませんか？出力に多くの繰り返し行が表示されますよね？ たぶん明らかな、
しかし、そうでない場合に何が起こるかを言う/示すことは役立つかもしれません。

繰り返しますが、これは「ここで何が起こっているのか」の真下で説明されています。 私
私が基礎を築いた前のセクションも参照してください
これを説明します。

すべてのキーを引用する必要がありますか？ 数値（整数）のものでも？ 使用できますか
キーとしての数値？ 注意すべき点はありますか？

2Dに整数列を使用した例があります。 私はそれがあったと思いました
十分な？

キー列にNAが含まれている場合はどうなりますか？ それらを検索して置き換えることができますか
それら（24を0に置き換えた例で行ったように？

いい視点ね。 これがベクタースキャンとの違いです。 これを追加しようとします。

keybyが_output_data.table（
あなたの例ではans）であり、入力data.tableではありません（
例）。

「keyby」は最初のビネットですでに議論されました。 しかし、私はこれが
追加することができます。

ベクトルをキーに渡すことはできますか？ 言い換えれば、あなたは空港を作ることができますか
<-c（ "LGA"、 "JFK"、 "EWR"）and useairportdirectly ini` in your example near
ボトム？ これは、別のパスを渡すというアイデアを設定するのに役立つ可能性があります
マージのためのdata.table。

次のセクションの内容。 それが私たちが結合に移行する方法です。

「対応する」（「対応する」）のタイプミス。 バックダニの1つは
「行インデックス」と書いているベクタースキャンセクションにありません
origin == "LGA" anddest ==“ TPA” `に対応するキーを使用して取得
ベースのサブセット。」

ありがとう。

—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -71253738
。

これらのビネットの素晴らしい仕事！
私のコメントは遅れているか、すでに取り上げられている可能性があります。

• 動的な行と列を使用するさまざまな方法/例を見てみたいと思います。
• マージと結合に関するより広範な比較。
• setを使用するさまざまな/より豊富な方法。 また、以下がエラーを引き起こす理由の説明を見るとよいでしょう（ここを参照）：

for (j in  valCols)
   set(dt_,  
    i = which(is.na(dt_[[j]])),
    j = j, 
    value= as.numeric(originTable[[j]]))

ウィキにリシェイプビネットを追加しました。

優れた機能性とビネット！ ありがとうアルン

火、2015年6月23日には、午前21時02アルン[email protected]は書きました：

Reshapeビネットを追加
https://rawgit.com/wiki/Rdatatable/data.table/vignettes/datatable-reshape.html
Wikihttps ：//github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Getting-startedへ。

—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -114678716
。

patterns男がいいでしょう。 素晴らしいビネット

これらのコマンドを使用するには、reshape2をロードする必要はありませんか？ もしそうなら、それは言及されるべきです。 私は「ワイドからロング」と「ロングからワイド」に焦点を当てることが本当に好きです。 私はreshape2の構文が絶対に嫌いです（たとえば、「make_wide」は「dcast」よりもはるかに明確だと思います）。 このため、セクションヘッダーを「meltingdata.tables」および「castingdata.tables」とは記述しません。 これは、reshape2パッケージに精通している人にのみ意味があります。 上記のようにより普遍的なヘッダー（「長いものから広いもの」）から始めるかもしれません。

価値があるのですが、data.tableがロードされただけの新しいRセッションを使用してビネットの最初の行を実行することはできません。 理由はわかりませんが（モードは「wb」ではなく「w」である必要があります）、
DT = fread("https://raw.githubusercontent.com/wiki/Rdatatable/data.table/data/melt_default.csv")
戻り値
Error in download.file(input, tt, mode = "wb") : unsupported URL scheme

いつものように、これをしてくれてありがとう。 本当に便利です。

@markdanese素晴らしいフィードバックをありがとう。

1. reshape2はdata.table v1.9.6から
2. タイトルに「ワイドからロング」と「ロングからワイド」を追加し、このトピックに不慣れな人の混乱を避けるために他の場所を追加しました。
3. https中の機能fread develのバージョンで実装されています。 したがって、 v1.9.4を使用してそのコードをまだ実行することはできません。 更新するか、少し待ちます:-)。

励ましてくれてありがとう。

@jangorecki patterns()はエクスポートされません。 使用法は、列の選択に使用される[.data.table 、 := 、 .SDcolsなどに拡張されます。

以下のためのマニュアルはまだ@arunsrinivasan patterns役立つかもしれない、と同じようにのためのものがある:= 。 多くの人が（私が思うに）読んだコードを理解するために?funを使用しているからです。

_join_ビネットでは、data.table結合の対応するSQL例を追加する価値があるかもしれません。そうすれば、dbの人が簡単にピックアップできるようになります。
対応するSQLステートメントの例は、たとえばSOにあります。データフレーム（内部、外部、左、右）を結合（マージ）する方法は？ 。

いくつかの「難民」ビネットを持っていることもクールだろう-

• data.table Stataユーザーの場合はdata.table
• data.table SQLユーザーの場合はdata.table
• data.table Matlabユーザーの場合はdata.table
• data.table Python / pandasユーザーの場合は
• dplyrユーザーの場合でもdata.table

など。クイックスタートガイドのようですが、エミグレを対象としています。

Secondary indices and auto indexingビネットを追加しました。 これにより、サブセットから次のビネットの結合へのスムーズな移行が可能になります。

@arunsrinivasanは、_indices_に関連して_secondary_を使用しない方が適切ではありませんか？ 重要な_keys_に使用されました。 _index_ネーミングに切り替えると、冗長になります。

@jangorecki 「セカンダリ」は、キー（プライマリ）との関係に役立つと思います。おそらく次のようになります。

二次ソート

より良い説明はありますか？

しかし、すでに_index_単語が使用されているので、_secondarysorting_よりも見栄えがします:)

それで、あなたはそれを「自動索引付け」と名付けるだけですか？ IMOの「二次ソートと自動インデックス作成」はより有益に感じます

インデックスは_auto_インデックスの作成、および手動で作成されたインデックスの使用にも機能するはずなので、_auto_はどういうわけか誤解を招く可能性があります-＃1422はその点で現在の制限に対処します。

分かりました。 私はまだあなたの好みの選択肢を逃しています-ただ「インデックス」？

完全ではありませんが、_セカンダリインデックス_よりも優先されます

私はこの最新のビネットがとても好きです。 私の唯一の考えは、どのタイプの操作がインデックスをドロップするのかを説明することが役立つかもしれないということでした。 私のテストから、行数やインデックス付き列に関連する操作を変更するものはほとんど何でもあるようです。

「オン」の例は本当に役に立ちました。

@markdanese良い点、追加します。

v1.9.8のリリースで更新されたビネットをありがとうございます。
「参照セマンティクス」とは、 copy()関数と、浅いコピーを作成するためのその新機能（特に、関数内で、私が本当に興味を持っているもの）を指します。

「ただし、ディープコピーではなくシャローコピーを使用することで、この機能をさらに改善できます。実際、この機能をv1.9.8にます。これについては、data.tableデザインビネットで再度修正します。」

しかし、デザインビネットが欠落しており、リンクは古い問題を示しています。 リファレンスマニュアルには、ビネットで提供されているものよりもcopy()に関する詳細情報は記載されていません。 残りのビネットはcopyに関する情報を提供しません。

このビネットはまもなく利用可能になりますか？

内部ビネットの場合は+1。 私（そして他のいくつかの人もそうだと思います）は、物事のC側に少し貢献することに非常に興味がありますが、（現状では）35k行のCコードに少し怖がっています...それだけで」-内部の紹介は不思議に思うかもしれません！

結合ビネットの場合：

https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/2396

チャイムを鳴らして、ビネットへの貢献がコード以外の貢献者（私のような）から受け入れられるかどうかを尋ねたかった。 私は最初はかなりの問題を抱えていて、Stackoverflowに関するArunの回答から解決策に導かれたので、joinsビネットに貢献することに特に興味があります。許可されている場合は、その方法についていくつかのガイダンスが必要です。

@arunsrinivasanポイントIDateTime vignetteです。 おそらくそれは@jangoreckiによって提案されたより一般的なビネットに含まれる可能性があります：ビネット：時系列-順序付けられた観測？

さらに、私はjanによって提案されたいくつかのトピックに関する最初のドラフトを準備しています。 おそらく、その一部は結合ビネ​​ットにも関連している可能性がありますか？ 誰かがそれが役に立つと思うかもしれないならば、私は共有してうれしいです。

@zeomalこのような貢献は非常に価値があり、非常に高く評価されます！

@MichaelChirico 、ありがとう。 @ Henrik-P、通常の結合に関する簡単な説明は包括的ですか？つまり、時系列に焦点を当てますか？ そうでない場合は、作業を開始できます。ローリングジョインをまだ使用していないため、知識がありません。 :)

@zeomalうまくいけば、私は最初のドラフトをすぐにアップロードできるので、あなたはそれを見ることができます。 私のドラフトでは、一致しない行がある単一の変数timeでの「通常の」結合の簡単な例を示します。 nomatch = NAを使用します。 （maaaybeもnomatch = NULL簡単な例です）

私の考えは、この単純な結合が問題のコンテキストと感覚を提供できるというものでした。その後、ローリング結合と非等式結合などに関する次のセクションで、より徹底的に扱います。

貢献してくれてありがとう！ 。

ビネットを準備しながら、参考に参加することについて質問があります。 X[Y, new_col := old_col]は、 X従来の左結合と同様のことを実行します。 ただし、 X内のYのキーに複数の一致がある場合、キーの最後（または最初？）の一致値のみが保持されます。 これはどこかに明示的に文書化されていますか？ 私はこれに遭遇したときにこれを検索しようとしましたが、その理由から、参照による更新の理解に頼らざるを得ませんでした。 再現可能な例として、

> X = data.table(a = c(1, 2, 3), m = c("a", "b", "c"))
> Y = data.table(b = c(1, 1, 4), n = c("x", "y", "z"))
> X[Y, new_col := i.n, on = "a == b"]
   a m new_col
1: 1 a       y
2: 2 b    <NA>
3: 3 c    <NA>

# an ideal left join - expected behaviour per a new user, given below
# not possible because updating row by reference isn't implemented
   a m new_col
1: 1 a       x
1: 1 a       y
2: 2 b    <NA>
3: 3 c    <NA>

これは予想される動作ですが、新しいユーザーにとっては必ずしも簡単ではありません。 multも出力に影響を与えません。 これをどのように文書化するかについての提案はありますか？ 適切な左結合の回避策としてmergeを追加しますか？

@zeomalは、代わりに＃2181号に参加ビネットに関する今後の質問を投稿してください。 それはより良い場所のようです。 setます。

@zeomal通常の（equi）結合での私の扱いがどれほど短いかを確認したい場合は、時系列ビネットにPRを投稿し