（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...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...最常见的合并函数就是merge，还有sql的方式（常见的合并方式可见： R语言数据集合并、数据增减、不等长合并 ）。...3、第三种方式：key-merge setkey(DT,x) setkey(X,V1) merge(DT, X) 预先设置两个数据集的key后，也可以用比较常见的merge函数来进行数据合并。...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
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...相同的数据，不同的操作函数存在差异 在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...所以使用 dplyr 提供的连接函数报错是正常的，但有意思的是，基础包提供的 merge() 函数可以完成连接操作，真是优秀（感兴趣的朋友可以看下测试下 merge 函数源代码）！...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。...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。
在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。 举一个例子： ? 这个数据集中有5行观测，2组分类（id等于1和2）。...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。...在merge的过程中，我们指定id和date变量必须匹配，也即on = .(id, date)语句的作用： # 把CJ函数merge回原始数据集 dt[CJ, on = ....拓 展 等等，你不是说可以在一行当中搞定的吗？当然没问题，以上文提到的第二种情况为例，我们可以把两行合并为一行： # 把两行代码合并成一行 dt[dt[, ....处女座无数次为了给数据集取一个合适的名字心力交瘁…… 下 期预告 根据官网公告，Microsoft R Open 3.4版本将会“coming soon in May”，大猫会在第一时间给大家发布号外~
R语言作为专业的统计计算语言，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的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...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[,....数据合并： data.table的数据合并方式非常简洁； DT <- data.table(x=rep(letters[1:5],each=3), y=runif(15)) DX <- data.table...当然你要是特别不习惯这种用法，还是习惯使用merge的话，data.table仍然是支持的，因为他本来就继承了数据框，支持所有针对数据框的函数调用。
很多时候，我们需要对取出的SNV进行注释，这个时候可能会在R上进行注释，通常注释文件都含有Chr(染色体)、Start(开始位点)、End(结束位点)、Description（描述），而我们的SNV...文件通常是拥有Position（位置），因此我们可以先定位Chr，再用Postion去定位到Start和End之间，找到相对应的Description。...for循环效率低，因此也可以用data.table包的foverlap函数，改进代码如下，对bed文件进行注释，如果要对snv进行注释，只需要将snv改成相应的start和end相等的bed文件即可。...)-1)){if(merge_dt[i,"Name"]==merge_dt[i+1,"Name"]){set(merge_dt,i+1L,ncol(merge_dt),paste(merge_dt[i,...<- merge_dt[-torm,] 47 48 fwrite(merge_dt,file=outfile) 使用帮助可以在我github看到 https://github.com/yiliu4234
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...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names <-...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...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[....(x)] #和上面一样 DT[x=="a"] # 和上面一样,和使用on一样，都是使用二分查找法，所以它们速度比用data.frame的快。
如果硬要翻译的话，大概就是“当某条件成立时，找到这个观测后N行的观测”。 举个例子吧！ ? 在这个数据集中，我们希望每当condition=1时，就标记出它接下来的2行（这里N=2了）。...例如，在以上数据集第4行的condition是1， 那么我们能够标记出第5行以及第6行。又由于第6行的分组从a变成了b，所以只有第5行被标记了出来。...# a是分组变量； dt <- data.table(a = rep(c("a", "b", "c"), each = 5)) # condition是条件；desireOutcome是希望获得的结果...dt[, condition := as.numeric(.I %% 4 == 0)] 本文需要用到data.table包！...对于原数据集，如果我们删掉Reduce函数，只保留shift函数 dt[, shift(condition, 0:2, fill = 0), by = a] 那么生成的结果就是这样： ?
当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。...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。...此外，当今数据分析团队拥有许多技能，选择哪种语言实际上基于背景知识和经验。对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。...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
2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...; -- 100M 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数: #设置map端输出进行合并，默认为true set hive.merge.mapfiles = true; #设置reduce...*1000; -- 256M #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...; -- 100M 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数: #设置map端输出进行合并，默认为true set hive.merge.mapfiles = true; #设置reduce
当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖 Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。...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。...现在，为了加强数据框的操作，R 中更是演进出了 data table 格式（简称dt），这种格式以 dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。 ? ?...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： ?...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
2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...; -- 100M 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数: #设置map端输出进行合并，默认为true set hive.merge.mapfiles = true; #设置reduce...端输出进行合并，默认为false set hive.merge.mapredfiles = true; #设置合并文件的大小 set hive.merge.size.per.task = 256*1000...*1000; -- 256M #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000...(dt='2020-12-24', hr='12'); #对已归档的分区恢复为原文件 ALTER TABLE A UNARCHIVE PARTITION(dt='2020-12-24', hr='12
Reduce处理，这样最多也就产生20个文件，dt相同的数据放到同一个Reduce可以使用DISTRIBUTE BY dt实现，所以修改之后的SQL如下： insert overwrite table...将数据随机分配给Reduce，这样可以使得每个Reduce处理的数据大体一致 主要设置参数：可以根据集群情况而修改，可以作为hive-site.xml的默认配置参数 -- 在 map only 的任务结束时合并小文件...set hive.merge.mapfiles = true; -- 在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = true; -- 作业结束时合并文件的大小...by相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。...3、使用HAR归档文件 以上方法可以修改后运用于每日定时脚本，对于已经产生小文件的hive表可以使用har归档，而且Hive提供了原生支持： ?
的部分函数在使用的过程中会直接对原来的数据进行改写，为了防止原来的数据被改变，使用拷贝的文件。..., by = c("name")) [1] 3 key(dt, colname)设置索引 setkey(dt, NULL) 去除索引 ⚠️：当提取的索引是数字时格式不同 > setkey(dt, name...输出R环境中名为dt的数据框为.csv文件 foverlaps() foverlaps() 格式 foverlaps(x, y, by.x = if (!...x的区域内的情况（相等也属于within） type = "any" 匹配y和x有重叠的区域 type = "start" 匹配start一样的情况 type = "end"匹配end一样的情况 ......对应y中列的名称 数据的拆分和合并 melt() dcast() > reshape_dt <- data.table(kinds = c(rep("peach", 2), rep("grape",
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。...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进： ?...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",...(sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！ DT[,.
也即，每个交易日都会产生四个subgroup：SH-DOWN, SH-UP, SZ-DOWN, SZ-UP....由于股票代码symbol的最后两个字符表示交易所（例如，600123.SH表示上海交易所，股票代码600123），我们在建立分组变量时需要使用str_sub函数截取最后两个字符。 代码及解析： ?...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。
不光在R中，在Python等语言中，结巴分词也是最优秀、使用最广的分词包之一。jiebaR是jieba分词的R版本，使用了Rcpp进行编写，充分利用了C++高效的特点。...目前，结巴分词在C++、R、Python平台下都有对应版本，无论你采用那个平台，都能获得接近一致的体验。 2）安装data.table。...data.table是当前R中最强大的数据处理包之一，在大猫课堂中，所有的数据处理都要使用到data.table。...生成示例数据集的代码如下： # create sample dataset text <- c("今天天气真好", "五一的时候西湖挤爆了", "我怀念西安的裤带面和梆梆肉") dt <- data.table...大猫在下面放上自己在实际中使用的代码，其中会涉及到一些高阶的R编程知识，例如vapply函数，tryCatch函数等，小伙伴们可以课后思考学习哦。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....使用R语言, 通过data.table创建数据框. library(data.table) set.seed(123) DT <- data.table(V1=c(1,2),V2=c("A","B","...或者使用list(), 等同于.() DT[,list(V2)] ? 2.2 行列筛选 选择V2等于A的列 DT[V2=="A"] ? 也可以使用下面这种形式 DT[V2=="A",] ?...3.4 pandas保存文件 如果是R的思维： write.csv(object, "file.csv") 但是pandas的风格是 object.to_csv("file.csv") 正确有效的代码：
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！！...我们现在要对列进行操作（转换类型），因此本期是关于“j”的内容。 下面正式开始，笔者在帮他人处理数据时遇到了需要同时为一系列变量进行相同处理，先来看数据结构： ?...我们知道在data.table包中，.SD是经过i和by处理之后剩下的那部分数据集，它的格式是一个data.table，同时它是一个list。...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。...下 期预告 下期的大猫R语言课堂还是由村长来进行撰写和推送，届时将会给大家带来一个比较有趣的data.table发现，敬请期待！！ ?
多路输出当我们有使用一次查询，多次插入的场景时，则可以采用多路输出的写法，减少表的读取次数，起到性能优化的作用。...，启动一个Map任务来完成，而一个Map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费如何解决小文件过多问题1、使用hive自带的 concatenate 命令，来合并小文件不过要注意的是...执行前合并小文件设置map输出和reduce输出合并小文件-- 设置map端输出进行合并，默认为trueset hive.merge.mapfiles = true;-- 设置reduce端输出进行合并...，默认为falseset hive.merge.mapredfiles = true;-- 设置合并文件的大小set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000;-...- 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件mergeset hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; 3、调整参数减少Reduce
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