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。
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。
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
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。
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
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?!”
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
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”))。
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:
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。
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!
在本期,我们会运用一个病例数据为大家进行讲解示范,这也是大猫课堂第一次针对阅读者提问进行的反馈,也希望大家能提供一些有趣的问题,来和我们一起分享,同时也感谢读者孤鹜惜秋,与我们分享其问题。话不多说,马上进入正题。
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。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
本节,介绍如何使用R语言的asreml包拟合混合线性模型,定义残差异质,计算最佳线性无偏估计(blue)
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。
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。
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。
最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵,这个矩阵的行为病人记录,列则是每个突变位点的突变信息,记录为0,1,2。
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
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。
今天我们继续做题,由于整个题目按照从易到难排列,所以今天的题目并不会很难。先看一下预览:
在目前为止所有小伙伴们向大猫请教过的R问题中,大猫总结了最常遇见同时也是比较难的三个问题,分别是(1)事件研究法;(2)分组回归;(3)滚动回归。事件研究法在第一期中已经讲述,本期我们就来瞧瞧如何做分组回归~
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。
最近接收到粉丝的求助,说她安装一个包data.table失败了,提示她R包data.table依赖于最新的4.0以上,所以被迫升级了R,结果仍然是搞不定它,又降级为3.6,折腾了三天三夜,仍然是折戟沉沙在包data.table上面。
本篇,用书籍中的数据和结论,用R语言的一般线性模型和混合线性模型,做一下一年多点的联合方差分析的演示。
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
对于任意一天t,在[t - n, t]的区间内进行回归。如果数据一共有N天,那么就会得到N - n个数据点
批量转录组测序可以为组织或细胞系的整体基因表达提供信息但无法解析不同细胞间的异质性问题;单细胞测序则可提供每个单个细胞的基因表达特征,允许研究者探索细胞类型、细胞状态、细胞亚群等更细致的分子特征。由于单细胞测序数据具有高度异质性,因此需要特定的数据分析方法来处理和解释数据,如聚类分析、降维算法等。这里意味着单细胞测序分析要比批量转录组的分析更为发杂。
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
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口,但有时候在使用时,我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。
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!!
实际上, 这个方法还是过于粗糙了,肿瘤微环境的复杂程度,远不止基质和免疫细胞简单的归类。我随手查了一个比较新的综述文章:《Tumor microenvironment complexity and therapeutic implications at a glance》,链接是https://biosignaling.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12964-020-0530-4,感兴趣的可以自己研读:
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。
在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中,“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中,但是由于篇幅太长,很少有小伙伴有时间看完。从今天开始,大猫会陆续把原来的这篇心得经过提炼后发出来,同时还会增加一些新的内容。
在掌握一定的 R 编程技能后,我们开始迈入数据分析的殿堂。大部分数据分析事务的数据都不是通过 R 创建,而是来自于各种数据收集软硬件、渠道,包括 Excel、网络等。本章聚焦于如何将数据导入 R 中以便于开始数据分析。对于本章的内容,读者既可以系统地从头到尾深入阅读学习,也可以根据自己实际工作需要或时间限制选择一些重点或感兴趣内容进行掌握。
有很多初学者遇到的问题,写出来,更好的自我总结,正所谓:“学然后知不足,教然后知困”。以输出(写博客)倒逼输入(学习),被动学习, kill time,是一个不错的方法。
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。
凭我对他的了解,他肯定是提问的方式就是错误的,写一段自己的”感悟“,其实完全没必要,我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” :
R中判断warning和error状态的函数,我没有找到。一个玩Java的同事说,try.....catch多经典的方法,你怎么不用呢?
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。
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):
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
一提到用R做文本挖掘,小伙伴们最先想到的应该是tm包。的确,作为R平台文本挖掘的首选框架,tm包实现了将文本转换至向量的一切工作,tm甚至还可以实现停用词以及词频分析等一切简单的文本分析。然而tm却存在两个非常致命的缺点:首先,tm包的效率极为低下;其次,tm包由于开发时间早,为了兼容性背负着沉重的“历史包袱”,导致很多语法重复,阻碍了快速学习。
在读取一行数据之前,应该先考虑下重复数据管理的通用规则,不改写原始数据。原始文件视为只读,保留原始文件名字并说明来源,是一个好办法。
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