在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。 总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。...这两个库都提供了简单有效的方法来完成这些任务。 在我看来，data.table比pandas简单一点。 需要指出的是，我们在本文中所做的示例只代表了这些库功能的很小一部分。
data.table 查看代码[1] data.table的基本框架 ?...5: orange 3 5 6: orange 6 6 setnames(x,old,new) 设置x的列名 > setnames(dt, c("x","y","z"), c("name", "number...输出R环境中名为dt的数据框为.csv文件 foverlaps() foverlaps() 格式 foverlaps(x, y, by.x = if (!...y的区域完全包含在x的区域内的情况（相等也属于within） type = "any" 匹配y和x有重叠的区域 type = "start" 匹配start一样的情况 type = "end"匹配end...其他 nomatch = NULL 返回匹配得上的部分 setkey() 设置匹配索引 参数which = TRUE 是只返回两个数据框匹配情况的行号 参数mult = "first" 是返回x中第一次匹配上的行
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 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。...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。...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names <-...,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行 key，设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table,TRUE... 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后.
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 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。...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。...，R层次的C代码 data.table TRUE返回data.table，FALSE返回data.frame 可见1.8GB的数据读入94秒，读入文件速度非常快 fwrite 对数据框数据进行处理后...melt的时候可以用正则去匹配列名 patterns(..., cols=character(0)) ......)的结果 最后，写完这篇博客，timetaken断断续续大约一星期 参考文献 data.table manual: https://cran.r-project.org/web/packages
来自很久之前的官网文档。 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。...，V3列的标准差为一个data.table DT[, ....(sum(V1), sd(V3))] ## V1 V2 ## 1: 18 0.455 # 跟上面一样，但生成新的列名 DT[, ....(V4.sum=sum(V4)), by=V1] ## V1 V4.sum ## 1: 1 36 ## 2: 2 42 # 对V1和V2的每组计算V4的和 DT[, ....(V1.01=sign(V1-1))] ## V1.01 V4.sum ## 1: 0 36 ## 2: 1 42 # 先取前5行，然后对V1的每组求V4的和 DT
(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...(x, y): 所有 x 在 y 中匹配的部分 anti_join(x, y): 所有 x 在 y 中不匹配的部分 （3）集合操作 intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行） union...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...DataFrame优化 1. data.table 众所周知，data.frame的几个缺点有： (1)大数据集打印缓慢 (2)内部搜索缓慢 (3)语法复杂 (4)缺乏内部的聚合操作 针对这几个问题，data.table
try,gender,buy_online) #设置key为两个变量，数据已经按照x值进行了重新排序 ans2 <- DT[list("M","Y")] #更为简洁，并且迅速 这里有一个重要的点...还有nomatch的设置可以见第六小节。 nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...—————————————————————————————————————————————— 六、额外的参数（来源：R语言data.table速查手册） 1、mult参数 mult参数是用来控制i匹配到的哪一行的返回结果默认情况下会返回该分组的所有元素...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 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[]...id date sample quality durability #> 1: T01 20160201 100 9 9 如果提供第一个元素，会返回匹配的多个值...最简单的用法是计算每组的记录条数： product_info[, .N, by = released] #> released N #> 1: TRUE 4 #> 2: FALSE...下面的例子中，首先使用通用键id将product_info和product_tests连接起来，然后筛选已发布的产品，再按type和class进行分组，最后计算每组的quality和durability...，而是使用market_data[, (columns) := list(...)]来动态设定列，其中columns是一个包含列名的字符向量，list(...)是每个列对应的值： price_cols
那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，并使其行名为基因名，列名为barcodes信息，后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦...使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目 不同格式单细胞多数据读取方法 读取数据进行分析之前，我们需要安装加载需要的R包，...之前的推文也整理过需要安装的系列R包 library(COSG) library(harmony) library(ggsci) library(dplyr) library(future) library...#加载需要的R包 library(hdf5r) library(stringr) library(data.table) #设置文件路径 dir='....samples，但是数据是整合的 下载数据之后，分别读取barcodes、genes以及matrix矩阵文件，将三个文件对应整理成一个规范的带有行列名的矩阵，再创建seurat对象即可 #加载需要的R包
csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02的Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table读，变量名不需要有""，...#ex2 <- read.csv("ex2.csv") #读入该文件后会发现原文件第一列被错误当作数据而非行名，且列名的.变成了-，R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2...函数可以避免此前的错误a<-fread("soft.txt",data.table = F)class(a)#但其不会有行名，且其会有一个data.table的数据结构多出来，可以设置data.table...) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为...2的元素赋值修改数据框的连接merge函数可连接两个数据框，通过指定公共列使具有相同元素的行的列合并*merge函数可支持更复杂的连接，但通过inner_join等更为简便，后述test1 <- data.frame
不过随着视野的开阔，发现确实有必要深入了解这个高性能包，尽管有点儿颠覆R的传统风格，但是性能和效率的提升可以弥补这一点。...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...注意以上新建列时，如果只有一列，列名比较自由，写成字符串或者变量都可以，但是新建多列，必须严格按照左侧列名为字符串向量，右侧为列表的模式，当然你也可以使用第二种写法。...当然你要是特别不习惯这种用法，还是习惯使用merge的话，data.table仍然是支持的，因为他本来就继承了数据框，支持所有针对数据框的函数调用。...本篇仅对data.table的基础常用函数做一个整理，如果想要学习期更为灵活高阶的用法，还请异步官方文档。 左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换
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。 1. 这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。...data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。 提 出问题 好啦，开始上课！...我们只要把数据按照fund_name分组，然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。
，没有前因后果3.不思考，不对比，不搜索就问4.只说“不懂”，不说具体不懂的点2.csv文件的打开方式（1）双击打开，默认使用excel（2）右键打开方式，可以选择记事本打开 注意：当数据量太大时可能导致记事本崩溃...（3）sublime或vscode（适用大文件，≈ 加强版记事本）3.R语言读取文件read.csv()文件读取是R语言里的数据框来源之一注意：表格文件读入到R语言里，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件...txtread.delim() #读取txt的一个替代函数失败有两种表现：1.报错 2.意外的结果直接读取如果失败，就需要指定一些参数，常见的参数有header=T（设置第一行为列名），check.names...#包1：data.table#只有fread一个比较好用的函数，所以一般不加载这个包soft = data.table::fread("soft.txt")class(soft)#[1] "data.table..." "data.frame"#data.table是作者大神自创的数据类型#一般用不到，所以就用data.table默认参数FALSE掉soft = data.table::fread("soft.txt
fread中nThread 参数的使用 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... as.matrix作用于data.table时会调用as.matrix.data.table，有一个rownames参数可以指定保留为行名的列 矩阵转换成data.table时可以保留列名 在...as.data.table函数中同样有一个rownames参数，设置为T可以将行名保留下来作为data.table的一列 不建议set和for循环一起使用 虽然set可以在内存上直接改变数值，但在R...分隔，分割成c1，c2两列 支持类似于SQLs的分组运算 带有rollup， cube， groupingsets函数 参考资料 data.table 1.11.2 manual：https://cran.r-project.org.../web/packages/data.table/data.table.pdf
一、文件读写（R语言与外部数据的沟通） 1.csv文件的读取方式： 1) excel读取 2) 读取为文本文件 3) sublime（适用于大文件） 4) R语言读取...1.文件的读取 read.csv() ##通常用于读取csv格式 read.table() ##通常用于读取txt格式 补充知识点 （1）读取工作目录下文件夹中的数据 read.csv...，成为表格文件 图片 3.R特有的数据保存格式：Rdata 是R语言特有的数据存储格式，无法用其他软件打开； 保存的是变量，不是表格文件 save() 保存。...更改方法： 行名没有正确识别，修改用： row.names =1 列名改变了，修改时用：check.names =F ###为什么列名会被修改，因为在R语言中默认列名不能出现特殊字符...###小技巧： 图片 # data.table 读取任何形式的文件 ，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件
写在前面 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。...虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的...大猫的微信号是： iRoss2007 村长的B站主页是：http://space.bilibili.com/40771572 大猫的R语言课堂关注R语言、数据挖掘以及经济金融学。
因为任何教材永远只能教你一部分内容，而明确了学习路径，你就能知道如何针对自己的需求选择教材。那么，大猫建议的R学习路径是什么呢？...——Hadley Wickham ” 小伙伴们肯定有这样的经历：在写论文的过程中，绝大部分的时间都用来清理数据，例如剔除异常值、表与表之间的匹配与连接、数据分类汇总等，而最后用来跑回归的时间可能就只有十几秒左右...datacamp上关于R的课程有很多，如果对R一点都不知道，可以从introduction或者intermediate开始看。...如果不想通过看视频入门，那大猫在这里只推荐一本入门教材“The art of R programming"。这本书纯讲编程，针对性很强，且有中文翻译版。...和data.table板块（大家只要在stackoverflow上的搜索栏键入”[r] [data.table]“就可以了）。
首先使用beagle做基因型填充 beagle gt=smoove_filtered.vcf out=smoove.filtered.impute nthreads=2 读取vcf文件 library(data.table...} } return(R2) }) 整个函数的逻辑还看不明白 这里自定义函数还用到了compiler这个R包，有什么作用暂时不太明白 函数是输入两个位点的等位基因和等位基因频率 calcLD(...gt.list[[1]],p[[1]],gt.list[[3]],p[[3]]) gt.list 的格式 p的数据格式 以上是本期推文的内容 一个R语言的零散知识点：pivot_longer()函数把多列的数据转换成长格式...把向量里的两个列名单独生成一列 cols 里的列如果数据类型不一样是不能合并的 names_to 生成的是新生成的列的列名 values_to 也是指定列名 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本...小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
example.csv")#write.csv(变量名,file = "文件名.csv")txt格式：write.table(ex2,file = "example.txt")2.1 用于读取/导出文件的R...包#用data.table来读取,无法设置行名library(data.table)ex1 = fread("ex1.txt")class(ex1)ex1 = fread("ex1.txt",data.table...= aes())模板ggplot2特殊语法：列名不带引号，行末写加号属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状、线型等）ggplot(data = iris)+ geom_point...Sepal.Length,y = Petal.Length), size = 5, alpha = 0.5, shape = 8)#size = 5：点的大小...5；alpha = 0.5：透明度50%；shape = 8:点的形状。
该推论首先来自输入文件的列标题，但是，等位基因翻转检查通过将 A1（应该是参考等位基因）与参考基因组进行比较来确保这一点。...该软件包还使用户能够灵活地将重新格式化的文件导出为制表符分隔的 VCF 或 R 本机对象，例如 data.table、GRanges 或 VRanges 对象。...要返回的对象类型（“data.table”、“vranges”、“granges”）。...mapping_file MungeSumstats 有一个预定义的列名映射文件，该文件应涵盖最常见的列标题及其解释。...但是，如果 youf 文件中的列标题丢失，我们提供的映射不正确，您可以提供自己的映射文件。必须是 2 列数据框，列名称为“未更正”和“已更正”。
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