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谁是PythonRJulia数据处理工具库中的最强武器？

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...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...5GB 数据 100,000,000,000行、9列 50GB 数据1,000,000,000,000行、9列 groupby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， join...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...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Polars、Julia

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    5个例子比较Python Pandas 和R data.table

    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。...因此，您可能会经常使用它们。 我们将使用Kaggle上提供的墨尔本住房数据集作为示例。我将使用谷歌Colab(Pandas )和RStudio(data.table)作为开环境。...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。...Price > 1000000 & Type == "h"] 对于pandas，我们提供dataframe的名称来选择用于过滤的列。...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。

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    一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    如果选中也是很讲究，这个比R里面的dataframe要复杂一些： 两列：用irow/icol选中单个；用切片选择子集 .ix/.iloc 选择列： #---1 利用名称选择列--------- data...['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的...其中跟R中的data.table有点像的是，可以通过data[1]，就是选中了第一行。...其中还有如何截取符合条件的数据列。...———————————————————————————————————————————————————— 延伸六：空缺值NaN如何填补 前面提到的dataframe中填补缺失值可以使用.fillna，除了缺失值其实还有

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    深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

    而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。...[A,B] rbind(A,B) 矩阵按列拼接 np.c_[A,B] cbind(A,B) 矩阵计算 Pyhton R 矩阵乘法 np.dot(A,B) A %*% B 矩阵幂指 np.power(A...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。...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： image.png 我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT...数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理

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    R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

    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？...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...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

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    「R」数据操作（三）：高效的data.table

    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[]...例如提取列： product_info[released == "yes", id] #> [1] "T01" "M01" "M02" "M03" 在这里使用"id"结果不同，返回的必然是个data.table...接下来，我们学习如何通过by以简便的方式实现数据的分组汇总。...我们知道R存在复制修改机制，这在进行大数据计算时开销很大，data.table提供了一系列支持语义的set函数，它们可以原地修改data.table，因此避免不必要的复制。...img 数据准备好后，我们看看动态作用域如何让事情变得简单。

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    CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

    目前，数据科学绝大多数使用的是R、Python、Java、MatLab和SAS。 其中，尤为Python、R的使用最为广泛。 ?...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。...单线程中，CSV.jl比R快2倍，而使用10个线程则快了10倍。 按揭贷款风险数据集 从Kaggle取得的按揭贷款风险数据集是一种混合型的数据集，具有356k行和2190列。...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。 ?

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    R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

    合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...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，...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。...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[,.

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    懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

    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！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...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！..."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...（反正我用了data.table以后就再也不想用R里面基础包自带的函数了，今天就黑到这里，匿了~） ——Copyright Reserved by Erin

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    用data.table语句批量处理变量

    写 在前面 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！！...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。...批 量处理法：用lapply批量处理变量 在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...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。

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    「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

    ::data.table(r1 = c("S1", "S2"), r3 = c("S2", "S1")), b = data.table::data.table(r1 = c("S1", "S2")...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？...如果 be_join 不为空，进行如下的循环： 如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并 如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为 第 1 个。...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...2 S1 S2 S2 S1 S2 更新 在后面的一些使用过程中发现基础包的 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。

    1.6K30

    能不能让R按行处理数据？

    这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。 提 出问题 好啦，开始上课！...解 题步骤 如何rearrange呢？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？...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何在R中按照行进行处理。R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。

    1.4K20

    新书《R语言编程—基于tidyverse》信息汇总

    本书内容安排 本书的结构是围绕如何学习 R 语言编程来展开的，全书共分为 6 章。 冯国双老师在《白话统计》序言中写道： 一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的....、R连接数据库、中文编码问题及解决办法），数据连接（数据按行/列拼接、SQL数据库连接），数据重塑 （“脏”数据变“整洁”数据，长宽表转换、拆分与合并列），数据操作 （选择列、筛选行、对行排序、修改列、...分组汇总）、其它数据操作 （按行汇总、窗口函数、滑窗迭代、整洁计算），以及data.table基本使用 （常用数据操作的dplyr语法与data.table语法对照）。...本章将从四个方面展开： (1) 描述性统计，介绍适合描述不同数据的统计量、统计图、列联表； (2) 参数估计，主要介绍点估计与区间估计，包括Bootstrap法估计置信区间，以及常用的参数估计方法：最小二乘估计...第六章，文档沟通 将讨论如何进行可重复研究，用R markdown家族生成各种文档，介绍 R markdown的基本使用，R 与 Latex 交互编写期刊论文/幻灯片/书籍、R 与Git/Github交互进行版本控制

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    【测评】提高R运行效率的若干方法

    网上有很多大神提供了许多建议和方案，包括 Hadley Wickham在其《Advance R》里第最后一章也专门论述了如何提高R的运行效率，今天我们就以站长的这段代码为例，来评测一下各种方法的运行效率...被誉为神包，在数据索引上的效率远远高于dataframe，因此我们继续尝试直接把lung.csv读取为data.table，然后直接用函数操作， 结果如下： 可以看到有一定效果，但不是很明显，仅仅提升了...第五招：多线程并行运算 经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理...，因此parallel和data.table只能二选一。

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