需求描述： 在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。...也可以把嵌套的 IF 语句看成是下面这两个 IF 语句的组合。...那么，有没有比较简单且通用的实现呢？ 有。先使用 UNION ALL 把每个字段的值合并在一起，再根据 id 分组求得最大值。..., v3 AS v FROM chaos) SELECT id, MAX(v) AS v_max FROM chaos_union GROUP BY id 要是，不想对每个字段都用...使用 CONCAT_WS() 函数将 v1、v2、v3 的值组合成使用逗号分割的字符串； 在递归语句使用 SUBSTRING_INDEX() 根据逗号分解字符串的每个数值； 根据 id 分组求得最大值。
写在前面 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。...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。...ifelse(close - pre_close > 0, "UP", "DOWN")的意思是，如果今天的收盘价高于昨天的收盘价，那么取值UP，反之取值DOWN。...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。
data.table 也是 github 中第八大受关注的 R 开源项目。此外，data.table是目前 RStudio CRAN 镜像中下载最多包。...在实战中，data.table 获得了 Kaggle 排名第一的 Gilberto 的青睐，他的原话很直接—— data.table is COOL!!!...2014年洛杉矶会议上的演讲。在这段21分33秒的演讲中，Matt 回顾了自己在伦敦大投行的工作经历（雷曼兄弟以及所罗门兄弟）、自己与 R 的偶遇以及开发 data.table 的动机。...演讲全程笑声不断，充分体现了腐国人一本正经说笑话的能力╮(╯▽╰)╭ 采 访节选：初见 S-PLUS 1996年我本科毕业，拿到了数学和计算机的学位，开始在伦敦的雷曼兄弟工作（大投行啊！）...1999年，我跳槽到伦敦的所罗门兄弟（也是当时最大的投行之一），在所罗门兄弟的第一天，我遇到了 S Poertry （R 的某个祖先）的作者 Patrick Burns——这个男人就是以后所有故事的起点
N是最常用的符号之一，它表示当前分组中，对象的数目（就不用调用nrow函数啦）。在[]使用它指提取最后一行。...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[....中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table自动将...3: toy vehicle NaN 10.0 key(type_class_test) #> [1] "type" "class" 下面可以直接用键来获取值...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。
()函数设置 setkey(dt,a) setkey(DT, colA, colB)，可以使得检索和分组更加快速。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。...(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。
习题预览 今天我们继续做题，由于整个题目按照从易到难排列，所以今天的题目并不会很难。先看一下预览： 每天每个交易所上涨、下跌的股票各有多少？ 沪深300成分股中，每天上涨、下跌的股票各有多少？...练习 4 沪深300成分股中，每天上涨、下跌的股票各有多少？ 分析： 本题仍旧是Ex-2的拓展，只不过要求我们进行行选择操作。在data.table的dt[i,j,by]语法中，i代表行选择操作。...data.table只会选择为True的那些元素。 在data.table的dt[i, j, by]语法中，先执行行选择操作i, 再执行分组操作by, 最后执行列操作j。...注意以上运算的结果是一个取值为True或False的向量，data.table最终会挑选出为True的那些行。 我们仍旧使用ifelse函数生成updown这个变量。...ifelse(ret > 0.05, "up5%+", "down5%+")的意思是，如果条件（ret > 0.05）成立，那么取值up5%+，否则取值down5%+.
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。...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...="id",行名保存在"id"行中。...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；...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y求和 DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总行数
这里的关键在于，在第一种方法中，每为新的一行赋值，data.table就要重新复制一遍DT，也就是说，第一种方法的运行过程中，DF被复制了1000遍！...因为任何对列的处理都必须导致数据集在内存中的复制，也即假如我们的内存是 4G，那么在使用data.frame的情况下，我们最大就只能处理 2G 的数据集！...读一个50 MB 的 csv 竟然要一分钟？果然 R 的性能就是不行啊”。这时你们肯定会去 StackOverflow 上发帖询问，而得到的回答大多数是让你指定read.csv的一大堆的参数。...现在我们再玩得大点，假设你有 20G 的 csv 文件，2亿行，16列，哪怕你为每个列都指定了class，read.csv("test.csv")也需要好几个小时才能运行完，而fread只要—— 8 分钟...Matt 用 StackOverflow （全球最大的编程问答网站） 的数据给出了答案： 在过去的 7 天中，有 21 条关于 data.table 的问题没有被回答，占 19%； 在过去的 30 天中
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。...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。...前面三个选项都是用新的特定C代码写的，较快; buffMB 每个核心给的缓冲大小，在1到1024之间，默认80MB; nThread 用的核心数; showProgress 在工作台显示进程...by ]语法做 但是如果我要将上述DT中的v3作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast...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
我们看到每个id对应的date都是有缺失的，例如从2001-01-09直接跳到了2001-01-12，当中少了10号和11号。 如何只用一行代码就高效优美地把这些缺失的日期补上呢？...此时，我们相当于要构造出一个“平衡的”面板数据。 解决思路是运用data.table包的merge功能。...我们看到CJ数据集中，每个id所对应的时间都被填充完整了。 （在建立CJ数据集的过程中，我们使用了seq函数来建立完整的时间序列） 接下来，我们把CJ数据集merge回原来的数据集dt。...例如，在我们的样例数据集sample中，id=1的观测对应的日期最小值的为01-08，最大值为01-14，而我们希望填充这两个日期“之间”的所有值。...思路和情况1类似，我们先构造CJ数据集，只不过在这里我们seq函数的起讫点不再是固定值，而是每个id对应日期的最大值与最小值： # 建立完整的日期序列 # 注意min和max函数的作用 CJ <- dt
查询时, 如果指定了维度列的等值条件或者范围条件, 并且这些条件中维度列可构成表维度列的前缀, 则可以利用数据的有序性, 使用range-scan快速锁定目标行....加速数据处理 预先聚合: StarRocks支持聚合模型, 维度列取值相同数据行可合并一行, 合并后数据行的维度列取值不变, 指标列的取值为这些数据行的聚合结果, 用户需要给指标列指定聚合函数. ...查询时, 多台BE可并行地查找tablet快速获取数据. 此外, tablet的副本可复制和迁移, 增强了数据的可靠性, 避免了数据倾斜. 总之, 分区分桶保证了数据访问的高效性和稳定性。...列级别的索引技术: Bloomfilter可快速判断数据块中不含所查找值, ZoneMap通过数据范围快速过滤待查找值, Bitmap索引可快速计算出枚举类型的列满足一定条件的行。..., 查询时最大(最新)版本的数据胜出。
前言 data.table 是 R 中一个非常通用和高性能的包，使用简单、方便而且速度快，在 R 语言社区非常受欢迎，每个月的下载量超过 40 万，有近 650 个 CRAN 和 Bioconductor...如果你是 R 的使用者，可能已经使用过 data.table 包。...在某种程度上，datatable 可以被称为是 Python 中的 data.table。...而 Python 的 datatable 模块为解决这个问题提供了良好的支持，以可能的最大速度在单节点机器上进行大数据操作 (最多100GB)。...在上面的例子中，dt.f 只代表 dt_df。 ▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。
trainterm$logic <- rep(1, nrow(trainterm))# 添加辅助列 计算TF指标，是指计算每个文档，每个词的词频数，等于计数，这时需要添加一列数字1，来方便计数。...aggregate相当于把每个文档的词去重了一下，不是ID去重，在不同文档中也可能存在相同的词。...这里使用`aggregate`统计每篇文章每个词的频次，2行添加了一个辅助列logic，当然不添加辅助列，设置`aggregate`里的FUN参数为`length`函数也能完成，但是数据量大时耗费时间太长...，用去重的id来计算length，就是代码中的total， 每个词的文档数，就是每个词在所有文档的数量，用table来计数，公式中很多要素都跟DF值一样。...value.var给出的是分类主要指标，这里只选择了tfidf一个指标。 如下图4，可知左边按id与label进行分类，右边是按每个单词，相当于变成了n*n个数据量，计算消耗非常大。
以下是一些常见的格式： 计数矩阵（Count Matrix）： 这是最基本的格式，通常由比对到参考基因组的读段生成。 每一行代表一个基因或转录本，每一列代表一个样本。...单元格中的值表示该基因在该样本中的读段计数。 FPKM/FPKM-UQ（每千个碱基每百万片段的比率/未量化的FPKM）： FPKM是标准化的表达量指标，考虑了基因长度和测序深度。...FPKM-UQ是未量化的FPKM，它没有经过标准化处理，通常用于避免引入人为的表达量变化。 TPM（每千个转录本每百万片段的比率）： TPM是另一种标准化的表达量指标，它考虑了样本中的总转录本数。...输出通常包括每个基因的估计表达量（如FPKM）、表达量的不确定性和统计评估。...，是 placentae from 9 patients with early-onset severe preeclampsia (EOSPE) and 32 normal controls, 同样的方式获取
为什么说这两大特征使得R的语法产生优势了呢？...两 个例子 举特例子，现在大猫有全国每个省的GDP，然后大猫想比较下每个省和全国的均值相差多少。...如果你使用了R/Data.Table，那么一行代码就可以搞定： ▶ dt[, gdp_delta := gdp – means(gdp)] 另外一个SAS中常遇到的问题是“Retain/Sort的诅咒...： ▶ dt[, sum := cumsum(expense), by = id] 为了实现一个小小的需求，大猫不得不多写8行代码，在写这8行代码的过程中，可能大猫就忘了当初是要做什么了。...注：Matt： data.table包的作者 下 期预告 下一期大猫会带领大家探索编程语言的另一个重要指标：性能与并行运算，一定要继续follow哦！ 我是大猫，咱们下一期见！
三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...2.datatable：与R的data.table库密切相关。 3.modin：使用所有可用的CPU核来运行pandas，基本上是pandas的替代品。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。...从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。其中一些亮点包括： 1.读取csv文件时比pandas快约17倍。...3.在其他测试中，比pandas快2-3倍。 虽然没有测试这四个库的每个方面，但所测试的操作在数据分析工作中非常常见。
的取值只能是0和1， 表示一件事情是否发生。...现在的问题是，我希望为每个连续的0或者1编号。例如连续出现3个0， 那么n就标记为1、2、3，如果后面接了一个1， 那么就重新从1开始标记。也即最终的结果应该是： ?...data.table包！...在R中，求差分的函数diff非常适合完成这个任务。它可以计算当前观测和上一行观测相比变化了多少。我们试着用一下： ▶ dt[, diff := c(0, diff(group))] 结果如下： ?...还记得在开篇大猫说这个技巧在事件研究法中特别实用吗？因为在事件研法中，我们一般会给事件日标为1，非事件日标为0，对于每个事件之间的一段时间，我们往往希望能够用1开始为其标号，这对于后续统计相当有用。
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。 性能指标是随着线程数从1增加到20而加载数据集所花费的时间。...由于Pandas不支持多线程，因此报告中的所有数据均为单线程的速度。 浮点型数据集 第一个数据集包含以1000k行和20列排列的浮点值。 ? Pandas需要232毫秒来加载此文件。...单线程CSV.jl是没有多线程的Pandas（Python）的1.5倍，而多线程的CSV.jl可以达到11倍。 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。 ?...单线程CSV.jl比data.table快2.5倍，而在10个线程中，CSV.jl则大约比data.table快14倍。 字符串数据集 II 该数据集的大小与字符串数据集 I 中相同。...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。
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