大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
也许很多小伙伴都注意到了,这一期的文章和往期的排版有所不同,因为从这一期开始,大猫将使用markdown来进行写作,并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器,最然可以实现很花哨的效果,但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长,而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱,语法高亮没有就算了,但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下,markdown不仅对于代码有着先天的支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑的时间几乎为零,直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页,简直美滋滋!
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
从这期开始,大猫课堂将会推出一个新的系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作,例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题,特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们的版本。
注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启10核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心
注意:一定要经常检查数据,注意读取之后是数据框还是矩阵,取完列里面是数值还是字符,处理完是什么类型等等
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数,许多人喜欢使用read.csv函数,该函数其实是封装的read.table函数,同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」,如何根据项目需求挑选趁手的武器,H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式, 学习两者的异同点, 加深理解两者的使用方法。
Matt:“老子在给世界上最大的金融机构打工,你竟然说 BUG 修复要等6个月?!”
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
1写在前面 不知道大家都是怎么完成qPCR的计算的,在不会R的时候,我是用一个祖传的Excel表进行计算的。🤣 但是,一直有个缺点,如果需要计算的量比较大时,就不方便了,去搜了一下文献,发现了一个最近发表的R包,不仅可以计算反转录的RNA体积,还可以帮助选择定量方法,简直是神仙R包,本期就介绍一下它的使用吧。🥰 感谢原作者的开发,嘿嘿,文末有引用方法。👀 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(qPCRtools) li
在上一期内容中,米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理,今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。
常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2",会导致所在列数据格式变化
本期还是由村长来为大家供稿,这期讲一个村长遇到的关于data.table比较有趣的问题,希望大家支持!!
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
如图。找到最左边一列中的Packages点击, 再点中间Table of available packages 或Table of available packages sorted by name
做单细胞数据分析的时候,我们经常会从公共数据库,或者从别人那里得到一个seurat对象,有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵,自己再从头分析一遍。那么今天小编就讲讲怎么实现,我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时,可以采用以下策略(其他编程语言同理):
有小伙伴拿自己的数据试了一下,反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果,可以通过取交集来提高预测结果的可信度,并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。
不知道大家有没有用read.table和read.csv读取过文件,当文件不大的时候你可能还感觉不出读取速度,但是当文件比较大的时候,比如有上万行的时候,你就会感觉到等待时间明显变长,甚至无法忍受。
#当遇到文件中有缺失的数据不在同一列时,read.table函数只识别一个空格,会导致数据错乱
本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长,数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者,浙大金融学博士在读,在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
在读取完暴露文件并去除掉存在连锁不平衡的SNP后,我们接下来要做的一件事就是提取IV在结局中的信息,完成这一步主要有两种方法:
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名。
R 的 read.table 和 read.csv 读取文件速度比较慢。尤其在读取稍微大一点的数据,需要等很长时间。
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
不同的GPL进行注释所需要用到的R包是不同的,我们首先要明白我们的GPL应该用什么R包
Cloudera的新产品CDSW(Cloudera Data Science Workbench)集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析。本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图,并使用Hive数仓作为数据源。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
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