首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化,结构使得我们可以按不同方式分组,有时候我们需要关注单个组数据片断,有时需要聚合不同组内信息,并相互比较。...介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组超简便处理方式:R语言cut()函数。...(iris$setosa)] #按照照setosa大小,重排Sepal.Length数据列 四、dplyrdata.table data.table可是比dplyr以及python中...(参考来源:R高效数据处理包dplyrdata.table,你选哪个?) ?...data.table比较简洁一步搞定,dplyr花了两步,不过也dplyr也可以通过%>%来实现一步搞定。%>%功能是用于实现将一个函数输出传递给下一个函数第一个参数。

20.5K32

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)

(参考来源:R高效数据处理包dplyrdata.table,你选哪个?) ?...R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyrdata.table) 同时,data.table与data.frame数据呈现方面,还有有所不同。...%>%功能是用于实现将一个函数输出传递给下一个函数第一个参数。注意这里,传递给下一个函数第一个参数,然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和过程中,还是挺有用。...nomatch参数用于控制,当在i中没有到匹配数据返回结果,默认为NA,也能设定为0。...参考文献: 些许案例,代码参考自以下博客,感谢你们辛勤: 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

7.6K43
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

懒癌必备-dplyrdata.table让你数据分析事半功倍

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包,dplyrdata.table,我保证你get到这两个包后,就再也不想用R里面自带基础包函数进行数据分析了!!...(贼笑中) dplyrR语言中最为重要包(之一)! 它可以让数据分析功能更加强大,代码更加简洁。你可以随心所欲操作它,使用它获取你想要数据,而且它语法非常简单,非常直白。...data.tabledplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分需求,后来该包作者又开发了一个炫酷吊炸天包“data.table” 如果你日常处理数据在几万到十几万行,那么用dplyr...官网上面有关于data.table包对于dplyr提升和改进: ?...作为课代表我来帮大家简单总结一下: 我们都知道R有个令人诟病缺点就是跑起来耗内存,data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了!

2.4K70

R 语言 安装DESeq2,dplyr 包遇到报错彻底解决方案

一、问题 今天想使用 R 重新对数据进行差异表达分析,在安装DESeq2时侯,遇到下面的报错: *Error: package or namespace load failed for ‘GenomeInfoDb...Error: 无法载入程辑包‘GenomeInfoDb’ In addition: Warning messages: 1: 程辑包‘DESeq2’是用R版本4.1.1 来建造 2: 程辑包...‘GenomicRanges’是用R版本4.1.2 来建造 3: 程辑包‘GenomeInfoDb’是用R版本4.1.2 来建造 我现在使用是笔记本电脑,我台式电脑安装就没有遇到问题,不知道为什么...,于是开始搜索了一下教程,发现大家安装 DESeq2, dplyr 时侯都会遇到**不存在叫 RCurl 这个名字程辑包**问题。...,就是直接安装二进制 binary 版本R包。

1.8K00

R」数据操作(八):dplyr do, do, do

关于dplyr基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 一个函数 do() 用法。...与data.table类似,dplyr也提供了do()函数来对每组数据进行任意操作。 例如将diamonds按cut分组,每组都按log(price) ~ carat拟合一个线性模型。...和data.table不同是,我们需要为操作指定一个名称,以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据语义下计算 ,我们需要使用.来表示数据。...,每个元素都是模型结果,包含线性回归对象列表。...假如我们需要分析toy_tests数据,要对每种产品质量和耐久性进行汇总。如果只需要样本数最多3个测试记录,并且每个产品质量和耐久性是经样本数加权平均数,下面是做法。

1.5K31

R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

R语言作为专业统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手原因),当然这些不同方案确实存在着性能和效率绝大差异...data.table 1、I/O性能: data.table被推崇重要原因就是他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2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何,...dplyr::fliter() %>% select() %>% group_by() %>% summarize() 虽然可以借助管道函数进行代码优化,但是仍然无法与data.table简洁想抗衡。...SD, mean)则将各个子块对应列应用于均值运算,并返回最终列表。...本篇仅对data.table基础常用函数做一个整理,如果想要学习期更为灵活高阶用法,还请异步官方文档。 左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

3.6K80

rdplyr join 与 base 里 merge 存在差异

今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同数据结构,结果也会存在偏差。...相同数据,不同操作函数存在差异 在进行连接操作时,我们会发现 dplyr 结果会报错!...所以使用 dplyr 提供连接函数报错是正常,但有意思是,基础包提供 merge() 函数可以完成连接操作,真是优秀(感兴趣朋友可以看下测试下 merge 函数源代码)!...data.table 构造数据集结果: purrr::reduce(x2, dplyr::full_join) #> Joining, by = "r1" #> Error: `by` must be...下面更新了一个用于合并函数: reduceG <- function(G) { # Reduce elements of G if at least two elements # contain

1.5K30

从一件数据清洗小事说起

” 本期“大猫R语言公众号”由“村长”供稿。村长,数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者,浙大金融学博士在读,在data.table包和MongoDB使用上有较多经验。...问 题:从一段json清晰代码说起 笔者某一日在R语言中文社区某一群里面发现了水友提出一个问题,处理一个比较奇葩数据清洗问题,先来看数据结构: ?...其实这一期这么扯淡讲这么多事情,只是为了说明一点,data.table真的有很好性能,尤其在处理海量数据方面(在分组特别多时候,相比dplyr和pandas有2x~10x提升,来自官方文档)。...编程效率最重要来自于框架,框架如果一开始就不那么有效率,再怎么改进都是有限。 那么data.table框架优秀在哪儿呢? data.table之所以比dplyr要快,在于两者设计哲学不同。...关于如何学习data.table包,大家可以查看本公众号前几期文章。R语言data.table包是一个被大多数人远远低估存在,在这里想强烈推荐给大家!!

67110

数据流编程教程:R语言与DataFrame

清洁数据在数据处理后续流程中十分重要,比如数据变化(dplyr),可视化(ggplot2/ggvis)以及数据建模等。...数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程核心,同时支持主流管道操作 %>%,主要数据处理方法包括: (1)高级查询操作: select...ggvis最明显区别就是在作图时直接支持%>%管道操作,比如: ggplot2与ggvis关系类似于plyr与dplyr关系,都是一种演化过程。 六....DataFrame优化 1. data.table 众所周知,data.frame几个缺点有: (1)大数据集打印缓慢 (2)内部搜索缓慢 (3)语法复杂 (4)缺乏内部聚合操作 针对这几个问题,data.table...对比操作 对比data.tabledplyr 操作: 3. apply函数族 4. join 操作 5. 拼接操作 更多操作详情可查看data.table速查表。 八.

3.8K120

《高效R语言编程》6--高效数据木匠

这是本书最重要一章,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...") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效tibble包 tibble定义了新数据框...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]。...summarize是一个多面手,用于返回自定义范围汇总统计值。...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替代,两个哪个好存在争议,最好学一个一直坚持下去。

1.9K20

谁是PythonRJulia数据处理工具库中最强武器?

Python/R/Julia中数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyrdata.table、datatable等等」,如何根据项目需求挑选趁手武器...---- 待评估软件 项目目前已收录Python/R/Julia中13种工具,随着工具版本迭代、新工具出现,该项目也在持续更新,其它工具如AWK、Vaex、disk也在陆续加入到项目中。...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..., 详细代码,见每个柱子图上方, join性能 比较以下各种需求效率, 详细代码,见每个柱子图上方, ---- 评估结果 groupby 可以看到Python中Polars、Rdata.table...join 同样可以看到Python中Polars、Rdata.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 Rdata.table

1.7K40

R数据科学整洁之道:使用dtplyr处理大文件

有群友问如果文件比较大,读入 R 比较慢怎么办?我告诉他用 data.table fread 读取。...其实,如果习惯了 tidyverse 系列工具,用 dtplyr 也是不错,简单理解:dtplyr = dplyr + data.table dtplyr 将 dplyr 作为前端,data.table...作为后端,这样做好处是显而易见: 前端书写 dplyr 语法,简单、优雅 后端自动转换为 data.table 代码,提升速度 安装 install.packages("dtplyr") 使用...dplyr 动词对数据进行操作 最后,用函数将结果转换成数据框 最后需要指出是,dtplyr 通常没有 data.table 快,如果追求极致速度,那么应该直接使用 data.table。...总的来说,dplyr 易用,但速度慢,data.table 速度快,但易用性差一些,而 dtplyr 在两者之间搭起一个桥梁,最终趋势或许是两者合二为一。

55510

「Workshop」第一期:我理解(生信)数据分析核心基础

生信核心 编程 + 统计 + 专业背景 编程:R/Python/Shell/C++/Golang etc....) 和 fwrite dt[i, j, by] 等核心操作 readr dplyr 管道 tidyr purrr ggplot2 tidyverse 家族(https://r4ds.had.co.nz.../) data.table Linux shell 建模与统计分析 stats/(cars)/(caret)/(glmnet) 机器学习 mlr3 绘图(最好是先导出为 pdf,然后用其他矢量图工具任意调整...思考用什么环境(R/Python/Shell)、什么工具(dplyr/data.table/ggplot)解决,脑子里有一个大概解决方案 尝试解决 不成功思考问题出在逻辑上还是程序实现上 如果逻辑有问题...,返回思考并优化解决方案 如果程序有问题,(谷歌)搜索查找具体问题解决方案或请教他人 解决后检查逻辑是否存在问题,代码是否可以优化(包括逻辑上和效率上) 记录结果(图片、表格等) Git与GitHub

1.3K40

【工具】深入对比数据科学工具箱:Python和R之争

csv,因为一方面,csv格式读写解析都可以通过 Python 和 R 原生函数完成,不需要再安装其他包。...数据传输与解析 Python R CSV(原生) csv read.csv CSV(优化) pandas.read_csv("nba_2013.csv") data.table::fread("nba_...事实上,现在 R 和 Python 数据操作速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R data.tabledplyr 与 Python 中 pandas 数据操作性能对比: ?...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行IOT数据,反复10次,data.table以平均10s成绩胜过了pandas平均15s成绩,所以在IO上我倾向于选择使用data.table...Python和R科学计算操作速查表 知乎:R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好?

1.3K40

R数据框如何取交集

前面给大家介绍过了 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间调控关系-ENCORI篇 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间调控关系-TargetScan篇 有小伙伴拿自己数据试了一下,反馈预测结果太多了。...这里需要注意,限定软件越多,得到结果会越少,也有可能完全得不到结果,所以这个需要根据自己数据实际情况确定。 那么我们怎么利用R代码来对miRNA预测结果取交集呢?....txt",result1,quote=F,row.names = F,sep="\t") 方法二、利用dplyr包里intersect函数 #加载dplyr包 library(dplyr) #直接利用...,quote=F,row.names = F,sep="\t") #查看跟第一种方法得到结果是否一致 all_equal(result1,result2) #[1] TRUE 方法三、利用data.table...包里fintersect函数 #加载data.table包 library(data.table) #将数据框转换成data.table格式,然后利用fintersect函数取交集 result3=fintersect

1.6K20

手把手教你用R语言读取CSV文件

导读:R语言有许多种方法去获取数据,最常用是读取CSV文件。 作者:Jared P. Lander 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) ?...类似read.csv函数,也有其他用于read.table封装函数,也有默认参数。它们主要区别是sep和dec参数。详细情况见表6-1。 ?...▲表6-1 读取大文本文件函数及其默认参数 大文件使用read.table函数读取到内存比较慢,幸运是有解决方案。...注意,数据读取为tbl_df对象,它是tbl扩展,也是data.frame扩展。tbl是data.frame特殊类型,它在dplyr包中定义。每列数据类型显示在列名下面,这是个很好功能。...read_delim或者fread函数读取文件都非常快,具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。 关于作者:贾里德 P. 兰德(Jared P.

21.4K21
领券