data.table的包装器，可以快速操作与数据匹配的系统发育树。

这个数据表包裹支持高性能扩展功能R中的数据表。树形数据表是的包装数据表用于将系统发育与data.table，并在数据表操作。

树形数据表是一个库，用于在数据集和树尖之间同步数据，以实现有效的数据和分类单元管理，以及在比较分析中进行实时索引和数据选择。

同时处理系统发育树和数据仍然是一项计算密集型任务。例如，在树形数据表拿90%比单独处理数据要长数据表(图1A).树形数据表为提高系统发育数据处理的速度和效率提供了新的工具。中的数据操作树形数据表比其他常用的软件包（如基础(>35%),树人(>60%)、和dplyr公司(>90%). 此外，树形数据表是>400%速度超过树木采集器在初始数据/树匹配步骤中(图1B).

图1。的结果树形数据表微基准测试期间(A类)数据操作(树形数据表[)和(B类)树/数据匹配步骤。我们比较了树形数据表反对树形数据表,基础,树人、和dplyr公司使用微基准R包装。

treedata.table目前可以从CRAN或GitHub安装。我们目前建议使用遥控器如果使用GitHib版本：

安装.包("树形数据表")遥控器::安装github("ropensci/treedata.table")图书馆(树形数据表)

树形数据表旨在有效地操作性状数据系统发育树，以便进行比较分析。包中捆绑了一些示例数据。让我们加载它并查看一些常见的分析。

数据(酒精)td（时域） <-as.treedata.table格式(树 = 酒精$物理（phy）,数据 = 酒精$日期)

功能as.treedata.table格式将普通逗号或制表符分隔的文件转换为数据表 格式这可以实现一系列高效直观的索引和选择操作。

现在，我们将使用时间差和提取向量中的函数数据表例如，在我们的数据集中SVL公司也就是我们的鼻子到排气口的长度。我们可以动态索引此列，并使用R包Geiger对此特征进行布朗运动分析：

时分复用器(td（时域）,盖革::fit连续(物理（phy），提取向量(td（时域）,'SVL公司'),模型="BM公司",ncores公司=1))

我们还可以从分析中高效地删除分类群，如下所示：

日期 <-droptreedata.table（下拉树数据表）(td对象=td（时域）,分类群=c（c）("变色龙","尤格涅格拉哈米"))

有关中实现的函数的更多详细信息树形数据表可以在与软件包相关的不同小插曲中找到，也可以在我们的网站.

请参阅我们的贡献指南.

请参阅包装描述用于包作者。

使用软件包时，请使用以下引文：

约瑟夫·乌耶达（Josef Uyeda）、克里斯蒂安·罗曼·帕拉西奥斯（Cristian Román-Palacios）和阿普里·赖特（April Wright）（2021年）。treedata.table：使用“Data.table”操作匹配的系统发育和数据。网址：https://cran.r-project.org/web/packages/treedata.table/

请参阅包装许可证.