" "data.frame" as.data.table() as.data.table()的适用范围更广 data.table::copy() 复制数据起一个新的名字，因为data.table...的部分函数在使用的过程中会直接对原来的数据进行改写，为了防止原来的数据被改变，使用拷贝的文件。...= TRUE 没有的信息用上一条代替 ⚠️：roll = -Inf 没有的信息用下一条代替 可以设置多个索引 > haskey(dt)[1] TRUE > key(dt)[1] "number" "name..." 可以使用索引简化计算 举例1：计算name为apple所在行的number值总和 > setkey(dt, name) > dt["apple", sum(number)] [1] 4 > dt...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
分享一个 linux 技能飞书话题群的一个问题。 ---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。...那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names 匹配的值 with 默认是TRUE，列名能够当作变量使用，即x相当于DT$"x",当是FALSE时，列名仅仅作为字符串，可以用传统data.frame方法并且返回data.table...",返回第一行，"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离...，near用最近的行填充 rollends 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
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下所有数据库实例可以使用同一个Undo表空间吗？ ♣ 答案部分 不能。RAC下的每个节点实例需要有自己单独的Undo表空间。...同Redo一样，Undo表空间也需要部署到共享存储，虽然每个节点上Undo的使用是独立的，但需要保证集群内其它节点实例能对其访问，以完成构造读一致性等要求，配置如下所示： SQL>ALTER SYSTEM
在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合gruop_by()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join...(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join(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...我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。 于是改成分步计算才能得到正确答案。 如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！
此时，我们相当于要构造出一个“平衡的”面板数据。 解决思路是运用data.table包的merge功能。...首先我们建立一个CJ(cross join)数据集，这个数据集包含每个id所对应的“完整”日期。...（在建立CJ数据集的过程中，我们使用了seq函数来建立完整的时间序列） 接下来，我们把CJ数据集merge回原来的数据集dt。在merge的过程中，我们指定id和date变量必须匹配，也即on = ....拓 展 等等，你不是说可以在一行当中搞定的吗？当然没问题，以上文提到的第二种情况为例，我们可以把两行合并为一行： # 把两行代码合并成一行 dt[dt[, ....(id, date), nomatch = NA] 这也是大猫喜欢data.table的一个原因：由于语法的灵活性，可以少生成很多中间数据集，这样也就不用绞尽脑汁为那些中间数据集命名了。
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[ i , j , by ]语法做 但是如果我要将上述DT中的v3作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同...如果TRUE意味着包括边界，即= ，默认TRUE； 例如有基因组注释文件如下 我想取出在chr1上，start在16000到30000之间的geneID，可以用beween...返回各字符串在第二个对象的首匹配位置，是match和%in%的加速版本。...； nomatch 不匹配时返回的值，强制转化整型 好了，写到这里写的都有点累了，再介绍最后一个函数，有时候我们需要了解你写的这个脚本运行所花费的时间，这个时候保存开始运行时间和结束运行时间
，为了避免注意力分散，我的做法是先做可能性罗列——罗列一个可以实现同类功能的所有工具清单并做一套功能卡（也算是初步了解）。...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。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....如果想要运行的同时进行输出则可以在结尾加上[] setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[] ? 这个功能有点儿类似于基础函数中，在语句外部加上圆括号。
生成数据 「生成一个data.table的数据框」 # DT library(data.table) df = data.table(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0...NA 这里的报错信息是，右边是字符，左边是数字，类型不匹配，所以报错。...("ttt",1:10)) str(df) df$x = rep("a1",dim(df)[1]) df 可以看到，也成功了： > df = data.table(x = 1:10,y = rnorm...字符列赋值数字，就正常 「这不是赤裸裸的歧视吗！！！」...不讲武德，欺负老实人 但是，我还是要用它的，因为它确实很香的！！！
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。...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...else { be_join join) } } 上述代码中执行下面的操作： 构造两个集合 to_join 和 be_join，to_join 初始化为数据集的第一个子集...检查 be_join 第一个子集的列与 to_join 存在共同列 等待循环结束 我们可以查看结果： to_join[, c("r1", "r2", "r3", "r4", "r5")] #> r1...merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题的结果，所以建议使用的小伙伴仔细检查结果。
所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...词库之间也可以根据词语进行匹配，这个非常棒，如图3，“阿富汗”重复的也可以直接关联上去。...可以用%in%，A[A%in%B,]，可见文本挖掘操作技巧的2.3节。 left_join的过程中，为什么没用写明参照哪个变量？...转换可以用的包有reshape2以及data.table。...，如果你的电脑报告内存不足的错误，可以使用data.table包里的`dcast`函数试试。
N是最常用的符号之一，它表示当前分组中，对象的数目（就不用调用nrow函数啦）。在[]使用它指提取最后一行。...索引支持是data.table另一个独特功能，即我们可以创建键（key），使用键获取记录及其高效。...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...data.table中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table...的动态作用域 我们不仅可以直接使用列，也可以提前定义注入.N、.I和.SD来指代数据中的重要部分。
所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...词库之间也可以根据词语进行匹配，这个非常棒，如图3，“阿富汗”重复的也可以直接关联上去。...可以用%in%，A[A%in%B,] left_join的过程中，为什么没用写明参照哪个变量？...转换可以用的包有reshape2以及data.table。...，如果你的电脑报告内存不足的错误，可以使用data.table包里的`dcast`函数试试。
网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...2016-11-28补充： 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列
，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。...---- 待评估软件 项目目前已收录Python/R/Julia中13种的工具，随着工具版本迭代、新工具的出现，该项目也在持续更新，其它工具如AWK、Vaex、disk也在陆续加入到项目中。...性能 比较以下各种需求的效率， 详细代码，见每个柱子图上方， ---- 评估结果 groupby 可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl...等在groupby时是一个不错的选择，性能超越常用的pandas，详细， 0.5GB数据 groupby 5GB数据 groupby 50GB数据 groupby join 同样可以看到Python...中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table、Python中的
#ex2 中编号无法匹配，ex2.../则为上一级）#文件是由生成它的函数决定的，不是由后缀决定的，save为csv实际上还是一个Rdata#readr包可以实现base包中的类似功能library(data.table)#其中的fread...函数可以避免此前的错误adata.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...，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错m 一个向量，并将其分为3行，生成的数据框行名和列名为...2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码 。
data.table 也是 github 中第八大受关注的 R 开源项目。此外，data.table是目前 RStudio CRAN 镜像中下载最多包。...在实战中，data.table 获得了 Kaggle 排名第一的 Gilberto 的青睐，他的原话很直接—— data.table is COOL!!!...在这段21分33秒的演讲中，Matt 回顾了自己在伦敦大投行的工作经历（雷曼兄弟以及所罗门兄弟）、自己与 R 的偶遇以及开发 data.table 的动机。...Matt：你们就不能推出一个快速补丁吗？ 客服：不行，因为就你一个人出问题。 Matt：WTF？老子是所罗门的，属于花旗集团，老子在给世界上最大的金融机构打工！...Matt：那你有什么别的建议吗? 客服：你说过 R 吗？ Matt：啥是 R ？ 后来我下载了 R，在几乎没有任何改动的情况下把 S-PLUS 的代码粘贴了过去。
下文中大猫指R的语法高效很大程度上基于data.table包，原生的R语法在大猫看来还是有些臃肿 此外，R的效率现在也可以与SAS比肩，详见大猫前几期的《高效R开发：Microsoft R Open》...其次，我们的编程活动又可以分为Interactive与Programmatic（在SAS中称为Batch Mode）两类，前者是一个探索的过程，这在我们写论文的时候很常见。...如果你使用了R/Data.Table，那么一行代码就可以搞定： ▶ dt[, gdp_delta := gdp – means(gdp)] 另外一个SAS中常遇到的问题是“Retain/Sort的诅咒...举一个最简单的例子，大猫现在有个数据集，记录了某人每天的消费，然后大猫想建立一个变量统计他的“累计”消费，在SAS中需要用到Retain语句，如果有很多个人，大猫可能还要按照个人ID分组，然后使用First...注：Matt： data.table包的作者 下 期预告 下一期大猫会带领大家探索编程语言的另一个重要指标：性能与并行运算，一定要继续follow哦！ 我是大猫，咱们下一期见！
强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片，使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同. 1. ndarray...,例如csv或pkl文件,而不是直接产生最终的绘图结果.这种方式下,你能运行程序代码一次,然后以不同的方式去绘制结果,记录超出您认为严格必要的内容可能是一个好主意，因为您永远不知道哪些信息对于了解发生的事情最有用....注意文件的大小,但通常最好记录以下内容:每次迭代的平均reward或loss,一些采样的轨迹,有用的辅助指标(如贝尔曼误差和梯度) 你需要有一个单独的脚本去加载一个或多个记录文件来绘制图像,如果你使用不同的超参数或随机种子运行算法多次...深度强化学习方法,往往在不同的运行中有巨大的变化,因此使用不同的随机种子运行多次是一个好主意,在绘制多次运行的结果时,在一张图上绘制不同运行次的结果,通过使用不同粗细和颜色的线来分辨.在绘制不同的方法时...在openai 的spinning up中,将每次迭代的数据保存到了txt文件中,类似如下: 可以使用pd.read_table读取这个以"\t"分割的文件形成pandas algo = ["ddpg
Transaction）和锁（Lock）有区别吗？...简单的示例 在分析Percolator的细节之前，先看一个简单的例子，对Percolator有一个大概的认识，有利于后面的理解。...事务的提交 事务的提交的过程分两步，以UserA为例： 首先，在write列写入新数据的位置引用，注意不是数据，是引用（理解成指针会更形象），上面step3A 中t3:data:t2表示在t3时刻提交的数据...因为Bigtable支持行锁定，所以上述两步都是在一个Bigtable事务内完成的。...补充：oracle发放time stamp是严格递增的，而且不是一次发放一个，而是采取批量的方式。
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