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。
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
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。
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。
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!!
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!
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。
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:
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。
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。
比较能正确运行的数据和出错的数据,可能出现的情况有:异常值INF,重复值、非法输入、数据类型、数据结构
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!
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!!
d)R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置,选择相对路径还是绝对路径
XGBoost是一种提升树模型,所以是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器,叫CART回归树模型。🌲
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。
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。
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~
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:
使用mtcars数据集,建立一个回归任务,使用两个特征预测目标变量mpg(每公里油耗)的值
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。
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
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
在处理数据的时候,我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总,例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量,然后再按照这个变量进行汇总。然而这种做法特别麻烦,因为我们常常要尝试多种不同的分类长度,很难事先就一次性创建好用于分类的变量。
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。
ggplot(data=dat1,aes(x=variable,y=value)) +geom_boxplot()
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。
(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。
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
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。
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,所以导出文件时不要覆盖原文件,让代码可重复,数据可重现。
但是我看到了一个比较狡猾的数据集(GSE133283),它官网给出来了的文件如下所示:
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。
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:
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?!”
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
在上一期中,还记得我们留下的那个彩蛋吗?我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段,而后生成一系列变量,这些变量的观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
R和Bioconductor主网站位于国外,可选择国内镜像e.g.清华镜像(tuna, Beijing)、中科大镜像(ustc, Hefei)
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
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。
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” :
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
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。
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
生信技能树-数据挖掘课程笔记 文件读写 #读取csv文件 csv = read.csv(“test.csv”) csv = read.csv("test.csv",header = T) #将第一行作为列名 csv = read.csv("test.csv",row.names = 1,check.names = F) #将第一列作为行名,并不检查特殊符号 # 数据框不允许有重复的行名 #读取txt文件 txt = read.table("test.txt") txt = read.table("test
作者:Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道:基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题: (1)准确率而言,基于算法的方法还有待提高,而目前的算
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