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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

最典型的几个技能组合迁移如下： 基础字符串处理函数——stringr 绘图系统：plot——ggplot2 代码风格：函数嵌套——管道函数（`%>%`） 列表处理：list（自建循环）——rlist json...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。...使用fread函数导入之后便会自动转化为data.table对象，这是data.table所特有的高性能数据对象，同时继承了data.frame传统数据框类，也意味着他能囊括很多数据框的方法和函数调用。...str(mydata) 一共253316条记录，17个字段。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 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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For循环与向量化（Vectorization）

关于For循环和Vectorization的深入思考 Vectorization在更多包的拓展 现在有很多的R包会对底层的一些函数进行优化，也即是对向量化的进一步优化，我们选择效率较为强大的data.table...，看看其对shift函数的优化情况。...更为直接的做法，如果想提升效率，则可以直接将循环放入底层进行运行。有鉴于此，C++可作为一种比较好的替代手段。R语言提供了一个很好的C++语言的接口，Rcpp包能够比较方便调用C++的语句进行操作。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。...当遇到一些特殊情况，比如函数嵌套调用过多，或者数据迭代问题，对更为底层的语言进行调用，则会显得更为有效。

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 b<- cut(a, 5,labels=F) #将数据平均分成5组，rank=5代表大，rank=1代表小 2、aggregate函数——分组汇总 ?...3.aggregate函数对分组字段的顺序有一个奇怪的要求：必须反向排列。...AMOUNT)) result2<-lapply(sp,FUN=function(x) max(x$AMOUNT)) result<-cbind(result1,result2) 代码解读： 1.Split函数的作用是将数据框按照指定字段分组...tapply 只对单字段分组适用，在进行双字段联合分组时其结果为二维矩阵，用户还需要进行复杂的处理才行，比如 tapply(orders$AMOUNT, orders[,c("SELLERID","CLIENT...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。

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打造pdqsort ｜ 青训营笔记

这些优化使得pdqsort在各种情况下都表现良好，尤其是对于大型、随机分布的数据集。 pdqsort已经被广泛应用于各种编程语言和库中，如Go1.19 Rust、C++等。...复杂度 最好的情况：O(n) 平均情况：O(n*logn) 最坏的情况：O(n*logn) pdqsort的不同版本 第一个版本 应对短序列时，算法会使用插入排序，中序列或长序列则使用快速排序； 如果快速排序效果表现不佳时...，则切换成堆排序 何时会认为快速排序的效果表现不佳？...时，即判定快速排序效果表现不好。...，减少重复元素对于 pivot 选择的干扰 当 pivot 选择策略表现不佳时，随机交换元素 避免一些极端情况使得 QuickSort 总是表现不佳，以及一些黑客攻击情况

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R中6种读入表格数据的方式哪个最快？结果出人意料！

) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather:...load和readRDS没有表现出速度优势，但却需要对文件进行格式转。 fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...数据库保存为feather格式是很快的，适用于需要读取某个大文件或程序运行中计算出的结果时。 load和readRDS速度稍次，但也需要对文件进行格式转换，优点是存储的文件较小。...fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...`readr::read_csv` （处理不同编码更合适，R中读取包含中文字符的文件时这个诡异的错误你见过吗?）和`data.table::fread`可以作为日常使用或读取大表格的首选。

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生信马拉松 Day5

摸不着头脑时可以考虑重启R studio解决（2）找不同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（3）搜报错复制error信息，浏览器搜索（...t'，tab键，excel文件的分隔符）注意：例如tsv、csv的纯文本文件的后缀没有意义，只是约定俗成，起提示作用，不起决定性作用，实际的分隔符可能是不同的，可以记事本打开之后看一下实际的分隔符4.将表格文件读入...R语言，成为数据框read.csv() #通常读取csvread.table() #通常读取txtread.delim() #读取txt的一个替代函数失败有两种表现：1.报错 2.意外的结果直接读取如果失败...dim() class()str()8.两个神奇的读数据的包#包1：data.table#只有fread一个比较好用的函数，所以一般不加载这个包soft = data.table::fread("soft.txt...")class(soft)#[1] "data.table" "data.frame"#data.table是作者大神自创的数据类型#一般用不到，所以就用data.table默认参数FALSE掉soft

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R语言学习笔记_03_R包安装&文件的读写

R包 用不了V**的话就用国内镜像下载 检验R包是否安装成功的标志是看能否“library” 进阶安装方式：嵌套 if 函数 文件的读写 纯文本数据的重要参数 sep 分隔符 header 第一行是否为列名...row.name 行名 col.name 列名 check.name 是否自动检查 后缀并不重要，重要的是数据里的数据格式、内容 用于读写的R包 data.table::fread；；用于读取大文件时...rio import()；；读取excel等 import_list() export() split() tips 读写文件后与自己要求不符时，考虑更改默认参数 str( )函数可以用于描述数据 注意赋值...再次强调函数思想，重复多次时，要么写函数，要么写循环 function( )函数可以用来自己写函数 再次强调数据类型、数据结构的重要性

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R语言：data.table语句批量生成变量

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。...:= 右边 关于 ':= lapply' 的用法，在这里小编不再赘述，如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号：用data.table语句批量处理变量。...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。...:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。...那么对于一个字符格式向量的处理，最好的选择就是stringr这个包，在这里我们为需要提取一部分字段的变量，运用str_c这个函数，对每一个变量名加入了后缀_xtrct，从而生成一系列新的变量名，也即是我们上文中生成的那个数据集

1.2K20

Power Pivot中3大汇总函数的配套组合函数

注意事项 仅在SUMMARIZE和ADDMISSINGITEMS函数中使用。 如果和RollUp用法一样，效果也类似同RollUp。 如果嵌套RollUp使用，用于内部小计及小计汇总。...RollUp(RollupGroup(分组字段)) 嵌套的时候根据选择字段来计算。如果和RollUp一致则效果一致，如果范围不一样则效果不一样。 D. 作用 一般用于过程检查以及链接回表 E....嵌套使用（RollupRound需嵌套在RollUp内）——分组字段范围一致 Summarize('表3', Rollup(RollupGroup('表3'[姓名],'表3'[学校...嵌套使用（RollupRound需嵌套在RollUp内）——分组字段范围不一致 Summarize('表3', Rollup(RollupGroup('表3'[姓名]),'表3'...作用 将汇总组合添加的列配对，返回一个逻辑值。 E. 案例 ?

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Excel技术|IF嵌套套晕自己？试试lookup吧

试试lookup吧 数据分段&分组是一个非常常规的数据操作，但是分组组数比较多的时候就容易写IF嵌套套晕自己，不妨试试lookup函数，说不定有奇效哦~ LEARN MORE ?...；8-9小时；9-10小时…… hr圈的小伙伴都知道，这些基本信息，分段（装逼一点的话可以来个机器学习数据特征工程的术语叫分箱）真的是硬需求，每天不来几个分段写几个if函数嵌套就仿佛没有处理过数据一样。...今天就给大家介绍一个不用那么复杂的嵌套实现数据分段的操作——lookup函数。 ? 函数语法 ?...并且lookup在没有精确匹配对象时，返回小于等于目标值的最大值，看起来似乎lookup适用场景比vlookup要少，实际上lookup虽然在要求查询匹配的场合表现不佳，但是在其他场合的表现却出乎意料的精彩...按照传统的if函数嵌套的逻辑，我们可能需要写很长很长的一串函数，还有可能写错。如果用lookup函数来写就简单多了。

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mlr3基础（二）

下一节基准测试将讨论一种大大简化多个学习器之间比较的方法。 执行 对于一个任务，一个学习者和一个重采样对象，我们可以调用resample()，它根据给定的重采样策略重复地将学习器应用于手头的任务。...更多信息，请参阅函数参考[39]和vignette“时空可视化”[40]。 img 基准测试 比较不同学习器在多个任务和/或不同重采样方案上的表现是一个常见的任务。...例如，我们可能有兴趣知道哪个学习器在同时完成所有任务时表现最好。简单地将性能与平均值相加通常在统计上并不合理。相反，我们按任务分组计算每个学习器的等级统计量。...然后将计算得到的按学习器分组的秩用data.table进行汇总。由于需要最大化AUC，我们将这些值乘以−1，使最好的学习者的排名为1。...分类器是否能预测概率在其$predict_types字段中给出。阈值灵活地将测量的概率转换为标签。

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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

data.table常用的函数 as.data.table(x, keep.rownames=FALSE, ...) ...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...DT的属性，setattr(x,name,value) x时data.table,list或者data.frame,而name时属性名，value时属性值，setnames(x,old,new)，设置x...showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数 verbose，是否交互和报告时间 data.table数据框结构处理语法 data.table[ i , j ,...(x, v)] #取DT的x,v列上x="b",v=3的行 j 对数据框进行求值输出   j 参数对数据进行运算，比如sum,max,min,tail等基本函数，输出基本函数的计算结果，还可以用n输出第

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四大嵌套实体识别方法对比与总结

我们看下面这个例子： “北京天安门”是地点实体； “北京天安门”中“北京”也是地点实体；两者存在嵌套关系。 1.2 嵌套实体识别方法 CRF等传统序列标注方法无法应用于嵌套实体识别。...在本文中，我们将对比目前接触到的部分实体矩阵的构建方法在 CMeEE 数据集（医学NER，有一定比例的嵌套实体）上的表现。 2....2.2 相关配置 在对比实验中，除了不同实体矩阵构建头对应的batch_size，learning_rate不同，所使用的编码器、损失函数、评估方式以及训练轮次均保持一致。...这意味着在通过构建实体矩阵进行实体命名识别时位置信息具有绝对重要的优势，且直接引入相对位置信息较优。...Biaffine双仿射表现不佳，意味着这种建模思路不适合用于实体命名识别。

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...使用broom::tidy()广泛应用于模型数据，并以标准数据框格式返回模型输出。使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。...unlist()函数的作用，就是将list结构的数据，变成非list的数据，即将list数据变成字符串向量或者数字向量的形式。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。#　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。

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R语言 list与data.frame转换

背景：下载某数据库的数据做数据分析，发现下载的数据结构是多层list嵌套，与平时遇到的数据表（data.frame）不同，并且第二层list的名称是本人需要的变量。...一、什么是list列表 列表是 R 语言的对象集合，可以用来保存不同类型的数据，可以是数字、字符串、向量、另一个列表等，当然还可以包含矩阵和函数，通常用list()函数创建列表。...列表list最大优点：容纳多种类型的数据，可多层嵌套。...1.4 0.2 setosa 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 三、两层list将内层相同结构的数据合并为...缺点：如果内层数据框的行名是需要的变量，数据会被覆盖 > data.table::rbindlist(df_list$x) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length

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data.table包使用应该注意的一些细节

rowname   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=...  类似于集合运算，data.table中fintersect, fsetdiff, funion，fsetequal函数能对不同数据框的行求交集，差集，并集等 可以直接对列按分隔符进行分割   应用...tstrsplit函数可以将一列按照分隔符分成多列，函数返回的是一个列表，举例：DT[, c("c1", "c2") := tstrsplit(x, "/", fixed=TRUE)][]，将x列按照/

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

首先，我们仍然载入之前用到的产品数据，不过这里我们使用data.table包提供的fread()函数，它非常高效和智能，默认返回data.table。...来完成这个任务，使用setDT()将数据框转换为data.table，该函数可以原地转换，不需要复制，并可以设定键。...重塑data.table data.table扩展包为data.table对象提供了更强更快得dcast()和melt()函数。...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。...仍以product_stats为例，我们可以使用setDF()函数不要任何复制就可以将data.table变成data.frame。

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R语言tryCatch使用方法：判断Warning和Error

R中判断warning和error状态的函数，我没有找到。一个玩Java的同事说，try.....catch多经典的方法，你怎么不用呢？ ❝我知道R中有tryCatch这个函数，但是没有具体用过。...我一直把R语言当作科学计算语言，没有当成编程语言，伪程序员的气质从没有用过tryCatch表现出来了。当然，我不会说这是我的问题，我会甩锅，都是R语言的锅，它根本不是编程语言……。...}, error = function(e){ # 这里时出现Error状态时，应该怎么做，可以用print打印出来，也可以执行其它命令 },finally = { # 这是运行正常时，应该怎么做，可以用...「看示例：」melt这个函数，运行melt(dd,y~.)会报错，同时，因为这个函数在data.table用法有变化，因此，也会给出warning信息。...> # 既有warning，又有error时，以warning为主 > melt(dd,y~.)

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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）

设置key的方式有很多种： 1、创建数据时直接设置key dt <- data.table(a=c('A','B','C','A','A','B'),b=rnorm(6),key="a") 2、setkey...="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...，而data.table是setorder函数，同时降序的方式。...（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？ %>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。...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

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R语言tryCatch使用方法：判断Warning和Error

R中判断warning和error状态的函数，我没有找到。一个玩Java的同事说，try.....catch多经典的方法，你怎么不用呢？ 我知道R中有tryCatch这个函数，但是没有具体用过。...我一直把R语言当作科学计算语言，没有当成编程语言，伪程序员的气质从没有用过tryCatch表现出来了。当然，我不会说这是我的问题，我会甩锅，都是R语言的锅，它根本不是编程语言……。...}, error = function(e){ # 这里时出现Error状态时，应该怎么做，可以用print打印出来，也可以执行其它命令 },finally = { # 这是运行正常时，应该怎么做，可以用...看示例： melt这个函数，运行melt(dd,y~.)会报错，同时，因为这个函数在data.table用法有变化，因此，也会给出warning信息。...> # 既有warning，又有error时，以warning为主 > melt(dd,y~.)

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