在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...="Hospice"] （3）还有一些复杂结构： dt[a=='B' & c2>3, b:=100] #其他结构 在dt数据集中，筛选a变量等于"B"，c2变量大于3，同时将添加b变量，数值等于...SD只能在位置j中使用。 .SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...除了行，就是列的问题了。在data.table操作列，真的是费劲。。。 常规来看， data[，.
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...其实很早就接触过data.table,之所以一直没有深入应用，因为它的理念与其他数据处理包偏离太远，可以说迁移成本很高，几乎就是技能重构而非迁移。...DT[i,j,by] 如果这个过程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 来完成的，在R的其他基础包中起码也是分批次完成的。...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...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[,.
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 <-...2:4] #除了2到4行剩余的行 DT["a",on="x"] #on 参数，DT[D,on=c("x","y")]取DT上"x","y"列上与D上“x"、"y"的列相关联的行，与D进行merge...on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[.("a"), on="x"] #和上面一样.()有类似与c()的作用 DT["a", on=.....N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,....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.SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian
和data.frame，也就是说data.table继承了data.frame的一些行为，但增强了其他部分。...在[]使用它指提取最后一行。...下面举例说明，首先创建有1000万行的数据，其中一列是索引列id，其他两列是随机数： n = 10000000 test1 = data.frame(id = 1:n, x = rnorm(n), y...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。...(year = year(date))] } 这里我们使用.SD[[x]]提取x列的值，这跟通过名字从列表中提取成分或元素相同。
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！！...问 题：批量处理表中变量 正式开始说问题之前，我们先回顾一下data.table的基本语句DT[i, j, by]，简而言之，"i"是对行进行选择，"j"是对列进行操作，"by"是分组。...我们知道在data.table包中，.SD是经过i和by处理之后剩下的那部分数据集，它的格式是一个data.table，同时它是一个list。...而我们要处理的变量是第3个到第34个，所以在.SD中选出3至34列，运用lapply对选中的.SD[, 3:34]里面每一个element使用as.Date函数。 再看，':='的左边。...如何把处理好的这些变量与变量名进行对应，这里就用到了colnames()这个函数，提取出我们这个data.table第3到第34个变量的名字，这样就可以将变量名和更改格式后的变量按顺序进行一一匹配。
语法格式： DT[i, j, by] 释义为对data.table对象DT，使用i选择行，然后按照by计算j。...# 返回第二列为一个向量 DT[, V2] ## [1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" # 返回第二列与第三列为一个data.table...(Aggregate=sum(V1), Sd.V3=sd(V3))] ## Aggregate Sd.V3 ## 1: 18 0.455 # 选择V2列和计算V3列的标准差 DT[,...与 .SDcols # 看.SD包含什么 DT[, print(.SD), by=V2] ## V1 V3 V4 ## 1: 1 0.341 1 ## 2: 2 -0.746...(0 rows) of 1 col: V2 # 选择第一行与最后一行 DT[, .SD[c(1, .N)], by=V2] ## V2 V1 V3 V4 ## 1: A 1 0.341
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。...在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。...代码如下： lapply(.SD[, 2:23], str_match, "继发性醛固酮|醛固酮") := 左边 我们可以再回顾一下，上文链接中用data.table语句批量处理变量的推送中所提到的 ‘...str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct") 最后我们把 ':=' 左右两边的代码组合在一起，放入data.table语句的j中就是我们在一开始所讲述的代码。...我们与大家分享我们的知识和节操，我相信独乐乐不如众乐乐。
v3的中位数与标准差 data.table用时10.5秒 data[, ....(median_v3 = median(v3), sd_v3 = sd(v3)), by = ....并且，rstudio-server为线上版本的rstudio，后台就是linux环境，前端为rstudio的ui，因此无需为开发环境与生产环境不一致而苦恼，更不会因为某些包只能linux使用而无法在windows...使用而苦恼。...首先，用presto从hive中读取数据，从ADB读取数据，数据量在5G左右。中间涉及到PCA以及其他计算，最后入库mysql，该任务每天跑一次 。
以外的所有列 distinct( ) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重...mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column..."B")] 使用j DT[,v1] #选择v1列 那如果我要选择多列呢，大家注意一下这里不是用c()来选取了， 而是通过.()来选取，注意前面有一个”.”号，所以我说data.table的语法有点奇怪呢...(sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！ DT[,....(sum_v1=sum(v1),sd_v3=sd(v3))] 还可以直接给计算的列赋予名称哦！！功能强大得我都要笑开花了！ 使用by 这还只是小试牛刀，你忘了我们还有个by吗！！ DT[,.
在往期的公众号文章，都提到了data.table的主要语句DT[i, j, by], 简而言之，i 用来选择或者排序，by 用来分组，j 用来运用函数进行处理。...首先，我们单独看i只有一个1的情况下是什么运行结果，为了让运行出来的代码被认定是data.table的格式，我们在j中加入.SD（不清楚.SD用途的小伙伴可以查看data.table的manual，或者查看笔者上一篇推送用...data.table语句批量处理变量），代码如下： mtcars[1, .SD] 运行结果如下： ?...接下来，我们在by的位置加上一个1，代码如下： mtcars[1, .SD, 1] 再来看看运行结果： ? 这时多了一列变量，变量名缺失，且只有一行观测值为数字“1”。...最后，我们将j中的1添加进去，代码与结果如下： mtcars[1, 1, 1] ?
在接口上使用注解配置SQL语句 MyBatis对于大部分的基于XML的映射器元素（包括<select>,<update>）提供了对应的基于注解的配置项。...下面我们通过一个小demo来简单演示一下这些基本注解的使用方式： 我现在有一张student表，表格结构如下： ?...int age; private String sex; private String address; ... getter setter 略 ... } 然后需要写一个接口，在该接口的方法上配置注解...我们在XML配置文件中可以配置一对多的连接查询，但是需要通过标签设置结果集与字段的映射关系。在注解里我们没法这么做，因为没有对应的注解支持。...一起使用 通常情况下我们都是将接口与XML配置文件混合使用，这样比纯XML或者纯注解的方式要简单一些。
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。...0 5 5: orange 5 3 -0.1899854 0 7 6: orange 6 6 1.5170863 1 9 取分组后每组的首行 > dt[, .SD...> dt[, sum(number), by =name] name V1 1: apple 4 2: banana 7 3: orange 9 组合data.table 按相同的列内容进行...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...对应y中列的名称 数据的拆分和合并 melt() dcast() > reshape_dt <- data.table(kinds = c(rep("peach", 2), rep("grape",
变量名不需要有""，文件名是真实存在的文件，要有""#直接读取如果失败，需要指定参数#ex1 <- read.table("ex1.txt") #读入该文件后会发现原文件被认为没有列名，列名被当作第一行，字符型与数值型在一起会将所有数值型改为字符型以满足向量同一类型...，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 <- read.csv("ex2.csv“",row.names = 1,check.names = F...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...calculate<-function(a){mean(a)+2*sd(a)}calculate(c(1,1,1))calculate(rnorm(10,mean=0,sd=1)) #会出现值不相等的情况...="y.Rdata")class(y)# $不支持矩阵，因此不能在这里使用class(y[,1])mean(as.numeric(y[,1]))#矩阵只允许一种数据类型，单独更改一列的数据类型没有意义，
涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选 slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选...is.na()) 位置 mean, meadian 逻辑值 mean, sum 位置 dplyr:: first last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var...拓展表格 expand complete 分割和连接 separate separate_rows unite 数据导出 write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、
利用这个函数的目的在于，在data.table中进行数据处理贯彻的是向量思维。 这也是R语言和Python语言进行数据处理的底层逻辑。从数据特点的角度来解释，也即是长表优于宽表。...通过使用melt能够达到这一效果，在这里使用了melt中的measure选项，通过patterns进行了关于变量名的正则匹配，将五类同属性变量("^用药名称", "^用法", "^用量", "^服药时间...1片 1年 规律 黄舜 1 盐酸吡格列酮（卡司平） 口服 2片qd 1年 规律 这一部分代码极为重要，首先利用rowMeans进行行筛选，为的是将原本就缺失的记录，以及在宽表到长表转换中生成的缺失记录进行删除...这就是源于数据的横向与纵向记录规则不明确导致的，在两个方向都可能会存在缺失值。在进行宽表到长表的转化过程中，这样的缺失值同样会保留下来。因此要对数据进行该操作。...，~左边的变量为表更改结构以后体现记录识别唯一性的primary key，~右边的变量为数据变宽之后同类记录的序号variable，value.var中的变量名与~右边变量中记录的序号整合在一起生成一系列的同类变量
之后使用他们分别读取了8个不同真实数据集。 那么，测试的结果又是如何呢？让我们来一起看下。 同构数据集的性能 首先从同构数据集开始进行性能测试。...字符串数据集 I 此数据集在且具有1000k行和20列，并且所有列中不存在缺失值。 ? Pandas需要546毫秒来加载文件。 使用R，添加线程似乎不会导致任何性能提升。...单线程CSV.jl比data.table快2.5倍，而在10个线程中，CSV.jl则大约比data.table快14倍。 字符串数据集 II 该数据集的大小与字符串数据集 I 中相同。...但是，使用更多线程，Julia的速度与R一样快或稍快。 宽数据集 这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。 ?...可见，在CSV读取方面，Julia完全有能力与Python或和R竞争甚至做得更好。 此外，Julia的CSV.jl是独特的。
这一题主要考察排序和选择的综合使用。 首先对date和index_w300分别进行升序和降序排列，也即是先将日期升序排列，而后在每一天中将沪深300的各支股票以成分占比降序排列；接下来利用by = ....注：在此处有一个data.table的小技巧，i中的排序和选择的操作的在代码中分成了两步，这是因为这两个部分不能够以order(date, industry, -amount) & amount > 0...这一题的关键在于运用了分组以后的.SD选择，这是一个data.table包的常用技巧。 line 1 计算了个股每日的收益率ret，再将其余需要的变量挑选出来。 line 2 是本题的关键。...首先根据date和industry进行分组，而后在分组的.SD中选择每天成交额超过该行业中股票成交额80%分位数的股票：.SD[amount > quantile(amount, 0.8)]，这样就将每日每个行业中超过本行业...注：此处作者在进行解答时，特意应用了max10%和min10%两个变量名，仅为了说明``的用法，大家在一般编写过程中则需尽量避免变量名与函数的混用！！ ?
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。...( mean = mean(x$v1), sd = sd(x$v1) ) }) rv 上面我启用了10个线程（workers）对数据进行处理，但实际运行的时候CPU的资源图可以会类似下面这样...在很久之前我就问过future包的作者，讨论在：https://github.com/HenrikBengtsson/future/issues/343 R语言大神任坤做了一段非常好的解释： 理解起来就是...问题的核心在于R很多包或者底层库在你不知道的情况下启动了并行计算，例如data.table。...举一个例子就是，如果你指定了4个worker，你只想使用4个CPU核心计算，但如果并行计算的内容函数使用了像data.table包的操作，而默认情况下data.table为了加速计算会使用系统全部的核心数目
关于表达矩阵里的负值 (2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) # 找分组信息 (3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 p = identical(rownames(pd),colnames...自己生成 Group = rep(c("Disease","Normal"),each = 10) # rep函数的其他用法？...}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组 k = str_detect(pd$title,"Normal");table(k) Group = ifelse(k...首先确认是不是基因表达芯片，可能是RNA芯片 然后看看别的列，基因名称可能包含在里面。...热图---------------------------------------------------- g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),1000)) #
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 fread中sep是自动检测的 所以在循环读入文件的过程中，就算不同文件的分隔符不同，也可以循环一次性方便的读入； 还有就算后续改变了文件的分隔符... 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...中用for循环比批量列运算慢的多，因此首选:=或者apply等 在处理浮点数时会有一些准确性的问题 比如用seq函数numeric类型的数值时，会存在不准确的问题，比如seq(0,1,by=0.2)...中的0.6就不等于0.6， 虽然很费解，但这是因为计算机在存储浮点数时出现的一些问题。
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