dplyr::select_if(.，is.numeric)超级慢

dplyr::select_if(.，is.numeric)是一个用于数据处理的函数，它的作用是从数据集中选择所有数值型的列。然而，根据提供的问答内容，这个函数执行起来非常慢。

为了解决这个问题，可以考虑以下几点：

1. 数据集的大小：如果数据集非常大，那么处理时间可能会很长。可以尝试使用更高效的算法或者分布式计算框架来加速处理过程。
2. 硬件资源：检查你的计算机或服务器的硬件配置，确保它们足够强大以处理大规模的数据集。如果硬件资源有限，可以考虑使用云计算服务来提供更强大的计算能力。
3. 代码优化：检查你的代码是否存在性能瓶颈或不必要的计算操作。可以尝试使用更高效的算法或者优化代码逻辑来提升执行速度。
4. 并行计算：考虑使用并行计算的技术，如多线程或分布式计算，以加速处理过程。可以使用一些开源的并行计算库或者云计算平台来实现。
5. 数据预处理：如果可能的话，可以在执行select_if操作之前对数据进行预处理，例如过滤掉不需要的列或者进行数据压缩，以减少处理的数据量。
6. 使用其他工具或库：如果dplyr::select_if函数确实无法满足你的需求，可以考虑使用其他数据处理工具或库来替代。例如，可以尝试使用pandas库进行数据处理，或者使用Spark等分布式计算框架来处理大规模数据。

总之，针对dplyr::select_if(.，is.numeric)执行慢的问题，可以通过优化代码、使用更高效的算法、增加硬件资源或使用并行计算等方法来提升执行速度。同时，根据具体情况，可以考虑使用其他工具或库来替代dplyr函数。