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基于向量的data.table多变量行子集

是指使用data.table库中的向量操作来对数据表进行筛选和子集化的方法。data.table是一个在R语言中用于高效处理大型数据集的扩展包，它提供了一种快速、灵活和内存高效的数据处理方式。

在data.table中，可以使用向量操作来选择满足特定条件的行，并且可以同时使用多个变量进行筛选。这种基于向量的操作可以大大提高数据处理的效率和灵活性。

优势：

高效性：data.table使用了一些优化技术，如按引用复制、二进制搜索和自动索引等，使得它在处理大型数据集时具有出色的性能。
灵活性：通过使用向量操作，可以方便地对数据表进行复杂的筛选和子集化操作，满足不同的分析需求。
内存高效：data.table使用了一些内存管理技术，如按引用复制和内存预分配等，使得它能够高效地处理大型数据集，减少内存占用。

应用场景：

大数据处理：由于data.table的高效性和内存高效性，它非常适合处理大型数据集，特别是在需要进行复杂筛选和子集化操作时。
数据清洗和预处理：使用data.table可以方便地对数据进行清洗和预处理，如去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
数据分析和建模：data.table提供了丰富的函数和操作符，可以方便地进行数据分析和建模，如聚合、排序、分组、合并等。

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相关搜索:R //基于名称的子集矩阵行和列 R data.table:根据行值的大小子集data.table/dataframe R:基于字符向量选择sqlite数据库的子集 R:如何使用成对的开始、结束行序列创建data.table的动态子集删除基于其他变量的行子集在函数中包含子集计算的data.table行上滚动应用基于PySpark的线性支持向量机多类分类基于R中的向量重复矩阵的行基于列的值设置行的子集基于向量重新排列数据帧行的顺序

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生信技能树 R语言入门第一周总结

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

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，...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将行索引、列切片、分组功能于一体的数据处理模型。...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。...(carrier,tailnum)] #但心里要清楚列索引接受的条件是含有列表的列表，而且这里的列表作为变量给出，而非data.frame时代的字符串向量。行列同时索引毫无压力。...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。

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十、文件读写

因为保存变量的时候可以把好几个变量保存到同一个Rdata里面. (1)在工作目录下新建文件夹，保存不同形式的文件输入文件import。...2).读取ex2.csv ex2 <- read.csv("ex2.csv") ##读取进来的文件和原文件的差别：1.行名和列名不对（行名没有正确识别，列名多了一个）；2.列名中的符号变了;...###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...读取后是列表，然后对列表取子集。...但是y中有字符型向量，有数值型向量，所以本身文件有问题，平时自己处理文件的时候直接输出为数据框、列表都可以。不保存为矩阵。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

i 决定显示的行 DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) #新建data.table对象DT DT[2]...n列，.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[,....DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出x到之间的列作为子集，然后.SD 输出所有子集 DT[2:5, cat(y, "...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，x[, cols, with...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 FALSE防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。

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Learn R 函数和R包

，输出结果是该向量的平均值加2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码。...") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数（）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表列表取子集 $ 数据框取子集 <-...(原文件名,file="xxx.txt") #把该文件导出为名为xxx的txt格式 R语言特有的数据保存格式 #Rdata R语言中特有的数据储存格式，无法用其他软件打开 #保存的是变量（向量、...save(test,file="xxx.Rdata") >load() #加载 >load("xxx.Rdata") #不需要进行赋值如x=load("xxx.Rdata") Rdata本身含有变量的不需要再进行赋值...::fread("soft.txt",data.table = F)#读取很智能，不会导致窜列 #### 4.rio包可以读取任何形式，但有问题的文件仍有问题,根据文件的后缀读取,特殊 >import

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能不能让R按行处理数据？

首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...eddi大神的意思是，原来inti_total_asset和issuing_scale是两个变量，现在要把他们stack起来，“堆成”一列，也就是这样： ?...(fund_name)] 其中的关键在于拼接函数c()，它将不同列的向量拼接成了一列。另外，这个操作是不是有点熟悉？...事实上，大猫把整个过程分解成了好几步，如果对于data.table包比较熟悉，完全可以在一行之内搞定所有事情，根本不需要把进行数据集的拆分、合并： ▶ t.final <- t1[, ":="(mean.scale...R<em>的</em>数据处理哲学是<em>向量</em>，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中<em>的</em>关键，就在于运用 c() 函数把不同<em>的</em><em>向量</em>拼接成一个<em>向量</em>。我是大猫，咱们下期见！附：Stackoverflow<em>的</em>原始问题 ?

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「R」data.table 包功能特性学习

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。...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。...(4), 4), V4 = 1:12) 使用索引i取子集 # 选择第3到5行 DT[3:5, ] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 C...(V4.sum=sum(V4)), by=sign(V1-1)] ## sign V4.sum ## 1: 0 36 ## 2: 1 42 # 跟上面一样，但给分组变量取一个新的名字...V2 ## 1: 2 C # 返回V1满足2，V2满足A,C的行 DT[, .(2, c("A", "C"))] ## V1 V2 ## 1: 2 A ## 2: 2 C 高级data.table

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Jelys Note之生信入门class5

>ls("package:stringr")前提：要先把R包加载成功，才能用ls列出来列出一个包都有哪些函数或数据 3.R语言里的符号（）--函数、赋值和输出、先运行 []---向量、数据框...、矩阵取子集 [[]]---列表取子集 $ 数据框取列，列表取子集 <- 赋值 = 赋值，连接形式参数与实际参数 == 判断是否相等 !...逻辑值的否定 {} 多行代码：：包：：函数 4.认清函数和数据 · 只有数据才能被取子集！[] · 两个中括号前取子集一般是从列表中提取！...【数据框不允许重复的行名！会报错！先处理重复值，再设为行名！...用于读取/导出文件的R包 fread（）实现智能读取【data.table】 export（）导出【rio】 import_list---多个工作部的数据，引入

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【进阶】Next N rows when condition is TRUE

# a是分组变量； dt <- data.table(a = rep(c("a", "b", "c"), each = 5)) # condition是条件；desireOutcome是希望获得的结果...其中，V1-V3分别表示对condition变量滞后0，1，2期的结果 Reduce函数重点来了！...在使用shift函数后，我们实际上生成了三个向量，第一个向量只有条件成立时才为1，第二个向量条件成立后的“滞后一期”才为1，第三个向量只有条件成立后的“滞后两期”才为1。...于是很自然的，如果我们能将这三个向量相加，那么所有符合要求的行就都是1，不符合的就都是0了。关键问题在于如果给我们一个list，使用什么方法能够把list的每个元素“一一对应”地加总呢？...它的参数“+”相当于把上图的V1-V3列进行加总并生成新的变量。

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35行代码搞定事件研究法（下）

用data.table包处理多个事件日本期课堂的核心代码只有下面5行（应用了data.table包的语法）： > car <- event[, { > ns <- which(event.flg...此处，我们没有添加任何条件，因此默认选中event的所有行。对选中的变量进行操作（第二行代码）。此处，所有的操作都用大括号{}包裹了起来。对event按照stk.id进行分组（第三行代码）。...在这里，which(event.flg == 1)的意思是返回所有event.flg变量等于1的那些行的序号，很自然的，在这里 ns 应该是一个向量。...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量，vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加，double(1)指定输出的必须是一个标量（因为对于每个事件日

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5个例子比较Python Pandas 和R data.table

data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中的现有列创建新列。...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...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。...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。

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