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。
注意：一定要经常检查数据，注意读取之后是数据框还是矩阵，取完列里面是数值还是字符，处理完是什么类型等等
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！
解决的痛点，安装一个R包时，需要一行命令，安装很多R包就需要很多命令。另外，安装前，如果想要判断是否已经安装了，又要更多的命令代码。
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
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
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。
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。
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
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：
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。
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~
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！！
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
做单细胞数据分析的时候，我们经常会从公共数据库，或者从别人那里得到一个seurat对象，有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵，自己再从头分析一遍。那么今天小编就讲讲怎么实现，我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。
（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。
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
不知道大家有没有用read.table和read.csv读取过文件，当文件不大的时候你可能还感觉不出读取速度，但是当文件比较大的时候，比如有上万行的时候，你就会感觉到等待时间明显变长，甚至无法忍受。
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。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
事情是这个样子的，今天上午，高高兴兴的写代码，把data.table放到循环里面，批量读取文件，批量赋值，写完运行后发现结果是错误的，查看Warning发现是类型不一致，就这个问题记录了一下。希望对后来者有帮助。
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。
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！！
在我们平时的研究工作中，经常使用的是逗号分隔文件（.csv文件）、制表符分隔文件（.tsv文件）和空格分隔文件（.txt文件）。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件，各自有各自的特点，原则上R语言可以读取任何格式的文件，只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
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。
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？！”
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。
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。
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。
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。
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
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。
#当遇到文件中有缺失的数据不在同一列时，read.table函数只识别一个空格，会导致数据错乱
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。
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的，当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测，例如股票停牌了，观测仪器坏了，值班工人生病了等等。在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
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
R 的 read.table 和 read.csv 读取文件速度比较慢。尤其在读取稍微大一点的数据，需要等很长时间。
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!
传统KEGG（通路富集分析）和GO（功能富集）分析时，如果富集到的同一通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样？是被抑制还是激活？或者更直观点说，这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢，还是下降了呢?由于没有采用有效的统计学手段去分析某条通路下的差异基因的总体变化趋势，这使得传统的富集分析结果无法回答这些问题。
文件读写 .csv 文件 打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开） 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取c
Tips：read.系列函数，参数通用，不同函数的默认值有所不同。read.delim()读取txt文件，报错比table少。
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
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。
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
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。
由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。 首先是awk处理，awk进行的是逐行处理，具有自己的语法，具有很大的灵活性，一行代码解决，用时24S， 1 #!/usr/bin/sh 2 function main() 3 { 4 start_tm=date 5 start_
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
