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remodelar contra remodelar2 en R (1)

Estoy tratando de entender por qué el desarrollo había cambiado de reshape a reshape2 package. Parecen ser funcionalmente iguales, sin embargo, no puedo actualizar a reshape2 actualmente debido a una versión anterior de R que se ejecuta en el servidor. Me preocupa la posibilidad de un error importante que hubiera cambiado el desarrollo a un paquete completamente nuevo en lugar de simplemente continuar con el desarrollo de la reshape . ¿Alguien sabe si hay un defecto importante en el paquete de reshape ?

reshape2 permitió a Hadley hacer una reshape reiniciada que era mucho más rápida, evitando al mismo tiempo romper las dependencias y los hábitos de las personas.

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-packages/2010/001169.html

Reshape2 es un reinicio del paquete remodelado. Han pasado más de cinco años desde el primer lanzamiento del paquete, y en ese tiempo aprendí muchísimo sobre la programación de R y cómo trabajar con los datos en R. Reshape2 usa ese conocimiento para crear un nuevo paquete para remodelar datos que Está mucho más enfocado y mucho más rápido.
Esta versión mejora la velocidad al costo de la funcionalidad, por lo que le he cambiado el nombre a reshape2 para evitar causar problemas a los usuarios existentes. Según los comentarios de los usuarios, puedo reintroducir algunas de estas características.
¿Qué hay de nuevo en reshape2 :
considerablemente más rápido y más eficiente en la memoria gracias a un algoritmo subyacente mucho mejor que utiliza la potencia y la velocidad de subconjunto en la mayor medida posible, en la mayoría de los casos solo hace una copia de los datos.
la conversión se sustituye por dos funciones según el tipo de salida: dcast produce marcos de datos y acast produce matrices / matrices.
ahora son posibles los márgenes multidimensionales: grand_row y grand_col se han eliminado: ahora el nombre del margen se refiere a la variable que tiene su valor establecido en (todos).
algunas características se han eliminado, como el | operador de conversión, y la capacidad de devolver múltiples valores desde una función de agregación. Estoy razonablemente seguro de que ambas operaciones se realizan mejor con plyr.
una nueva sintaxis de conversión que le permite cambiar la forma en función de las funciones
de variables (basado en la misma sintaxis subyacente que plyr):
Mejores prácticas de desarrollo como espacios de nombres y pruebas.