ecientemente descubrí el paquete data.table y ahora me preguntaba si debería reemplazar parte de mi código plyr. Para resumir, realmente me gusta plyr y básicamente logré todo lo que quería. Sin embargo, mi código se ejecuta un tiempo y la perspectiva de acelerar las cosas fue suficiente para ejecutar algunas pruebas. Esas pruebas terminaron muy pronto y esta es la razón.

o que hago con frecuencia con plyr es dividir mis datos en una columna que contenga fechas y hacer algunos cálculos:

library(plyr)
DF <-  data.frame(Date=rep(c(Sys.time(), Sys.time() + 60), each=6), y=c(rnorm(6, 1), rnorm(6, -1)))
#Split up data and apply arbitrary function
ddply(DF, .(Date), function(df){mean(df$y) - df[nrow(df), "y"]})

Sin embargo, el uso de una columna con el formato de fecha no parece funcionar en data.table:

library(data.table)
DT <- data.table(Date=rep(c(Sys.time(), Sys.time() + 60), each=6), y=c(rnorm(6, 1), rnorm(6, -1)))
setkey(DT, Date)
#Error in setkey(DT, Date) : Column 'Date' cannot be auto converted to integer without losing information.

Si entiendo el paquete correctamente, solo obtengo aceleraciones sustanciales cuando uso setkey (). Además, creo que no sería una buena codificación convertir constantemente entre Fecha y numérico. Entonces, ¿me estoy perdiendo algo o simplemente no hay una manera fácil de lograrlo con data.table?

sessionInfo()
R version 2.13.1 (2011-07-08)
Platform: x86_64-pc-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] C

attached base packages:
[1] grid      stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] data.table_1.6.3 zoo_1.7-2        lubridate_0.2.5  ggplot2_0.8.9    proto_0.3-9.2    reshape_0.8.4   
[7] reshape2_1.1     xtable_1.5-6     plyr_1.5.2      

loaded via a namespace (and not attached):
[1] digest_0.5.0    lattice_0.19-30 stringr_0.5     tools_2.13.1