as.data.table 将R对象转化为data.table格式的数据，其对象可以为列表，向量，data.frame。...setDT(x) 其直接将R对象转化为data.table数据类型，从而不改变数据地址。...筛选数据可以直接填写判断公式，省掉了which/grep或者==/>等。 DT[1:3] DT[x=="a"] ? 2....列的选取也发生了改变，其中引入了list的别名 .() 进行数据筛选： DT[,y] DT[,.(y)] ?...3. data.table中数据函数的调用以及并行运算的加入： DT[,sum(y)] DT[,.(sum(y),sum(v))] ? 4. 自定义函数的执行，需要用{}包裹所有的命令。
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。...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...data.table为了加快速度，会直接在对象地址修改，因此如果需要就要在修改前copy，直接修改的命令有:=添加一列，set系列命令比如下面提到的setattr,setnames,setorder等；...(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ...., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的
在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...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。...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。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...data.table中使用减号获得降序结果。 示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 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[]...使用下面命令进行安装： install.packages("data.table") 载入包： library(data.table) #> #> 载入程辑包：'data.table' #> The...例如使用id和date定位toy_tests中的记录： setkey(toy_tests, id, date) 现在提供key中的两个元素就可以获取记录了 toy_tests[....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。...，每条记录了钻石的10个属性，现在我们队cut列中的每种切割类型都你拟合一个线性回归模型，由此观察每种切割类型中carat与depth是如何反映log(price)的信息。
构造数据集 下面是一个可重复的例子，构造两个数据集，一个是基于 data.frame 的列表，另一个是就要 data.table 的列表： x <- list( a = data.frame(r1...")= 从存储的信息来看，这两个列表是没有任何差异的。...r4 #> 1 S1 S2 #> 2 S2 S1 #> #> $d #> r4 r5 #> 1 S1 S2 #> 2 S2 S1 data.table 不支持上述 merge 连接 我们可以再看下基于...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？...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
Excel格式的xls或者xlsx格式的文件 测序公司给的是xls或者xlsx格式的数据，数据的格式如下： 第一列是ID 第二列是染色体 第三列是物理位置 第四列是Ref 第五列以后是每个个体的具体分型...： 第一，读取数据 第二，整理为map数据 第三，整理为ped数据 第四，保存为plink的格式 注意，这里的缺失定义为##，后面需要通过sed命令，将其转为00字符。...这个一般是map和ped数据不匹配，可以通过R中的map和map查看一下什么情况： > dim(map) [1] 43251 4 > dim(ped) [1] 185 43257 可以看到...思路： 将其读取到R中 转置 保存到本地 然后通过grep，去掉相关的行 然后再读到R中，再进行处理。 报错总结 数据有空行，有缺失，有indel。...更新的代码中，判断是否有空行，将NN作为缺失读取到R中，可以避免上面的情况，更新后的代码如下： library(openxlsx) library(tidyverse) library(data.table
可以让R不修改行列名字，PS：R语言中行列名字中不能有特殊字符； 2）row.names = 1”这个参数意思时不能把第一列作为行名；PS：R语言中行名不能重复，如果将有重复的A列设为行名，需要先不将...row.name参数添加进来，处理A列的重复值（去重复、两行取平均值合并为一行），再设置为行名。...，无法用其他的软件打开 save(a,file = "exam.Rdata") load("exam.Rdata") 2、判断两个数据是否相同（数据内容和数据结构） identical(a,a1) 3、...，安装R包的命令中可以加update=N，ask=N，省事。...4、本地安装，将R包zip文件下载下来，然后放在工作路径中 devtools::install_local(“xxxx.zip”) 5、window电脑可能会存在的权限问题 6、R包不会用，有作者的第一手教程
而且平台好奇怪：GPL23126 [Clariom_D_Human] Affymetrix Human Clariom D Assay [transcript (gene) version] ，不过是很标准的两个分组...命令： cut -f 1,8 GPL23126.txt |grep -v "^!"...|grep -v "^#" > GPL23126_ids.txt 然后又是R里面的解析即可，如下所示的代码： library(data.table) library(stringr) # b=fread...('GPL23126.txt',data.table = F) # cut -f 1,8 GPL23126.txt |grep -v "^!"...|grep -v "^#" > GPL23126_ids.txt b=fread('GPL23126_ids.txt',data.table = F) head(b) ids=data.frame(
-Bs-dap-3_at" "AFFX-r2-Bs-dap-M_at" 所以需要去看看这个探针对应的注释信息，这个时候不用R代码了，就一个简简单单shell命令即可 ： grep -n 'AFFX-r2...）： 在Linux的shell中，可以使用几种不同的方法来输出文本文件中的指定行。...使用grep命令（如果行包含特定的文本）： grep 'pattern' filename.txt：输出包含特定文本pattern的所有行。使用-n选项可以显示行号。...使用tac命令（从文件末尾开始计数）： tac filename.txt | grep '^[N]'：这将从文件末尾开始计数，显示倒数第N行。注意，^在正则表达式中表示行的开始，[N]是十进制数。...对于较小的文件，或者当你只需要查看文件的一部分时，head、tail或grep可能更简单快捷。
上期回顾 上次讲到 Matt 在转移到 R 阵营之后，开始思考下面那个无法在 S-PLUS 上面实现的命令，能否在 R 中实现呢？...> DF[2:3, sum(B)] 注：在 S-PLUS 中，以上命令必须要用一种非常不直观的方式写出来，如下: > sum(DF[2:3, "B"]) 2004：data.table诞生 2004...所以 Matt 对 Pat（Matt 在所罗门兄弟的上司，S-PLUS 的坚定支持者）这么说到： Matt：嗨伙计，既然 R 是开源的，我是不是能自己写一个包来实现上面提到的那个命令呢？...选择、运算、分组，三个截然不同的命令被完美的整合到了DF[i, j, by]的语法中，更妙的是，上一步运算的结果可以直接作为下一步的输入数据集！...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有
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...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）。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包
对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse 3....探讨R中的ETL体系 ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。...而日常数据生产中，有时会牵扯到模型计算，一般以R、python为主，且1~100G左右的数据是常态。基于此，于是想对比下R、Python中ETL的效率。...服务器为32G、8核，拉取Python3.6、R3.6.2两个docker分别测试。...(id4, id5)] modin用时174秒，由于modin暂不支持多列的groupby，实际上还是用的pandas的groupby x.groupby([‘id4’,‘id5’]).agg({‘v3
R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...这里建议不要把数据库密码和API密钥等放在命令中，而要放大.Renviron文件中。dbConnect()函数连接数据库，dbSendQuery()查询，dbFetch()加载到R中。...# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。如果两个都是新手，推荐dplyr。
数据集预览 所有50道练习题都基于同一个股票价格数据集而设计。...例如股票600128，如果它一共有100天的观测，那么我们会出现100个重复结果。为了去重，我们需要借助于data.table中的unique函数。 我们希望最终的输出是一个字符串向量： ?...unique：找出symbol中不重复的值。 在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。...这是因为data.table的第一个语句用来对列进行选择，由于我们这里需要对所有列进行统计，所以不需要进行任何操作。 keyby用来进行分组，是整个代码的核心。先来看keyby = ....整个代码的执行顺序是：先选择行（逗号空白行），再分组（keyby语句），最后进行组间统计（num语句）。 我们的答案中，行、列以及分组三条语句各占一行，实际上这仅仅是为了让代码更直观。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 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。...by.y默认key(y)； maxgap 设定两个区域空白区允许的最大值，参数尚不能使用； minoverlap 设定两个区域最小的重叠区，参数尚不能使用； type...)的结果 最后，写完这篇博客，timetaken断断续续大约一星期 参考文献 data.table manual: https://cran.r-project.org/web/packages
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...) 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，而unique()只能对整个数据框进行去重...作为课代表的我来帮大家简单的总结一下： 我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了！...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",...以上讲的这些只是我工作中data.table用得最多的功能，它的强大之处还远远不止这些！如果你想深入，可以去官网下载文档，你绝对值得拥有！
PRS 分析需要两个输入数据集：i）base data（GWAS）：全基因组范围内遗传变异的基因型-表型关联的摘要统计信息（例如 beta，P值） ；ii）target data：目标样本中个体的基因型和表型...基于 base data 得到的 SNP 效应值计算 target data 中样本的 PRS。 ?...重复的 SNPs 大多数 PRS 软件不允许 base data 中存在重复的 SNPs，我们可以用下面的命令删除它们： # 输出重复的 SNP IDgunzip -c Height.gz |\awk...，并过滤掉 LD r2 大于 0.25 的 SNPs 这行命令将生成两个文件1) EUR.QC.prune.in 和2) EUR.QC.prune.out。...因此，我们建议在 R 中执行转换，或者用 PRS 软件直接执行转换。
Scala 和 Excel 是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在 Python 和 R 上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B...内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统，而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。...参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R 都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...绘制聚类效果图 这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。...事实上，现在 R 和 Python 的数据操作的速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?
：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...对于小于1M的数据，read.csv()比read_csv()要快，然而fread()比两个都快，如果是更大的数据，read_csv()和data.table比read.csv()快5倍左右。...使用readr的话，会将违规数值转换成NA，而fread()会自动将它认为是数值的列转化成字符，fread()另一特征是可以使用列名或索引来设置select参数，从而有选择的读取列。...总的来说，三者在读入数据的差异超过了代码执行的时间，与基础R相比，其他两个的速度提升是一定程度的牺牲健壮性为代价的。...R外预处理文本 读入一个4G的文本文件，会耗尽16G的内存RAM，可以使用shell命令split等分割文件，采用数据库是另外一个解决方案。
官网查询，有各种GPL对应的R包的名称，找到对应关系之后直接在R中安装相应R包 方法二：通过检索platformMap.txt platformMap.txt这个文件通过检索引擎直接搜索就可以在各个网站上下载...platformMap.txt是某位大神整理的，里面包含了各种GPL与其对应的R包，我们可以从这个文件中检索到我们需要用到的R包是什么。...使用方法： #先用R读取platformMap.txt文件 platformMap data.table::fread( "C:/Users/Luotianyu/Documents.../platformMap.txt", data.table = F) #数据储存在文件的bioc_package这一列中 paste0(platformMap$bioc_package[grep(index..., platformMap$gpl)], ".db") 不过这个方法有个缺点，就是这个文件最后更新的日期是在2020年，不知道以后还会不会有更新，如果未及时更新，可能有些GPL对应的R包在这个文件中无法收录到
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