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语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.tableR可以时矢量,列表,data.frame等,keep.rownames决定是否保留名或者列表名,默认FALSE,如果TRUE,将名存在"rn"中,keep.rownames...当使用dt_names = names(DT)时候,修改dt_names会修改原data.table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 <-...skip跳过读取行数,为1则从第二开始读,设置了这个选项,就会自动忽略autostart选项,也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符开始读; select,需要保留列名或者列号...那么就会默认使用FALSE; qmethod,怎样处理双引号,"escape",类似于C风格,用反斜杠逃避双引,“double",默认,双引号成对; logicalAsInt,逻辑值作为数字写出还是作为...n列,.N(总列数,直接在j输入.N取最后一列),:=(直接在data.table上添加列,没有copy过程,所以快,有需要的话注意备份),.SD输出子集,.SD[n]输出子集第n列,DT[,.

5.6K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

【译文】怎样学习R(下)

运行速度极其快,而且一旦你掌握了这种语法结构,你会发现我每时每刻都在使用data.table包。...这个过程注定是痛苦,但是幸运是,lubridate包让这样过程变得简单一些。查看它小插图可以让你怎样在你逐日分析中使用lubridate包。 基本R包只能在有限条性能中处理时间序列数据。...幸运是,这里有zoo、xts和quantmod包。查阅一Eric Zivot写教材可以让你更容易明白怎样使用这些包,而且也让你更容易处理R时间序列数据。...HTML小器具像R图像一样工作,但是它们创造出了诸如动态地图(leaflet包)、时间数据序列表(dygraphs包),以及交互式图表(DataTables包)。...你甚至可以通过使用Shiny包来创建一个交互式R mardown文档。

1.3K40

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)

由于业务中接触数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作效率。于是,data.table这个包就可以很好满足对大数据量数据操作需求。...data.table包提供了一个非常简洁通用格式:DT[i,j,by],可以理解为:对于数据集DT,选取子集i,通过by分组计算j。...data.table中,还有一个比较特立独行函数: 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...SD只能在位置j中使用。 .SDcols常于.SD用在一起,他可以指定.SD中所包含列,也就是对.SD取子集。...—————————————————————— 实战一:在data.table如何选中列,如何循环提取、操作data.table列?

7.6K43

r」dplyr 里 join 与 base 里 merge 存在差异

r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻,但实际上上面我构造数据集是有点特别的:前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接...本质上是 data.table 体格泛型函数不支持类似基础包中操作。 如何编写代码支持对上述数据集连接操作?...如果 be_join 不为空,进行如下循环: 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 第 2 个子集移动为 第 1 个。...检查 be_join 第一个子集列与 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 merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题结果,所以建议使用小伙伴仔细检查结果。

1.5K30

R语言基因组数据分析可能会用到data.table函数整理

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升级版,用于数据框格式数据处理,最大特点快。...包括两个方面,一方面是写快,代码简洁,只要一命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理步骤进行了程序上优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写,大大加快数据运行速度。...; verbose 是否交互和报告运行时间; autostart 机器可读这个区域任何行号,默认1L,如果这行是空,就读下一; skip 跳过读取行数,为1则从第二开始读,...设置了这个选项,就会自动忽略autostart选项,也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符开始读; select 需要保留列名或者列号,不要其它; drop...; nomatch 不匹配时返回值,强制转化整型 好了,写到这里写都有点累了,再介绍最后一个函数,有时候我们需要了解你写这个脚本运行所花费时间,这个时候保存开始运行时间和结束运行时间

3.3K10

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最长用数据分析包。我们不会说那个一个更好,我们这里重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活方法。...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现有列创建新列。...示例2 对于第二个示例,我们通过应用几个过滤器创建原始数据集子集。这个子集包括价值超过100万美元,类型为h房子。...data.table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名称。...对于data.table,我们使用setnames函数。它使用三个参数,分别是表名,要更改列名和新列名。 总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见5个示例。

3K30

Matt Dowle 演讲节选(一)

2014年洛杉矶会议上演讲。在这段21分33秒演讲中,Matt 回顾了自己在伦敦大投工作经历(雷曼兄弟以及所罗门兄弟)、自己与 R 偶遇以及开发 data.table 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学位,开始在伦敦雷曼兄弟工作(大投啊!)...1999年,我跳槽到伦敦所罗门兄弟(也是当时最大之一),在所罗门兄弟第一天,我遇到了 S Poertry (R 某个祖先)作者 Patrick Burns——这个男人就是以后所有故事起点...我不需要像在 SQL 里必须新建一列 row number 就可以完成对表格提取了? Pat:说没错。行数已经存储在内存中了,这样一来时间序列分析就特别方便。 Matt:嗯……因吹斯听。...其实哪怕 R 出了问题,我也能修复它,因为我有了源代码!实在不行,我也能雇别人修复它。要知道,我是在花旗集团打工,花旗集团永远不缺牛逼程序员。 总而言之,从那时开始我就不再用 S-PLUS 了。

63320

Day4-5 R语言代码

(2)在数据框类型数据子集时、导入TXT文件时,注意一下数值型数据/中,有没有藏着字符型数据。马虎了就会影响后续数据处理。...2、读取各种类型文件 (1)TXT文件,建议使用read.delim()函数,因为它一些默认参数比read.table()适用范围更广; (2)csv文件 1)“check.names = F”...可以让R不修改行列名字,PS:R语言中行列名字中不能有特殊字符; 2)row.names = 1”这个参数意思时不能把第一列作为名;PS:R语言中行名不能重复,如果将有重复A列设为名,需要先不将...row.name参数添加进来,处理A列重复值(去重复、两取平均值合并为一),再设置为名。...3)一定要要经常查看自己数据是否读取正确; (3)xlsx文件,建议使用rio包里面的函数 library(rio) #读取 ex1 = import("ex1.txt") #读取多工作簿excel

21820

128-R茶话会21-R读取及处理大数据

1-如何读取它 首先。毫无疑问指向data.table 包中fread。 它有两个优点: 效率飞速,自带多线程操作; data.table 格式很好地节约内存。...而如snowfall 等并行处理包,似乎无法处理readLines 这种文件链接,在我测试中,每次并行循环都会重建链接,也就是若干个前N 文件。 1.2-将数据拆分 那么该如何来并行呢?...2-优化处理过程 首先,我矩阵是从数据框得到,而它们读入时被定义为了字符串型,我需要对他们使用转型。 使用apply?来点多线程,mapply? no,no,no。...还记得[[125-R编程19-请珍惜R向量化操作特性]] 吗? 我们将它们直接转型成对应矩阵就好,相当于重新创建了矩阵,接着将矩阵设计成和原矩阵相同长宽属性。...R[4] 不难发现,data.table::fwrite 又快又省空间。

40220

R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

数据框数据框创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...函数可以避免此前错误a<-fread("soft.txt",data.table = F)class(a)#但其不会有名,且其会有一个data.table数据结构多出来,可以设置data.table...df1列名向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选列名mean(df1$score) #对取出向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数,列数)单元格df1[2,] #取出第二所有内容...,默认添加到最后df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有名...2倍标准差,并写出用户使用该函数代码 。

7.6K00

《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...,stringi和stringr可以通过正则表达式更新脏字符串,assertive和assertr包可以在数据分析项目的一开始进行数据完整性校验。...与基本R中类似函数不同,变量无需使用 $ 操作符就可直接使用,设计与magrittr包%>%管道操作符一起使用,以允许每个数据阶段写成新。其是一个大型包,本身可以看成一门语言。...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。...为了提升性能,可以设置键,类似数据库主键,方便二进制算法提取目标子集。 ?

1.9K20

独家 | 手把手教你学习R语言(附资源链接)

本文为带大家了解R语言以及分段式步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法问题。学习者不知道从哪开始如何进行,选择什么学习资源。...其带来视觉效果会给您朋友和同事留下深刻印象。 leaflet创建动态图片。 使用dygraphs生成时间序列数据图表。 互动表(datatable)。 DiagrammeR创建图和流程图。...我们建议是赶紧开始与Kaggle上数据科学家交流。 在解决问题中测试自己R语言水平--练习中问题。 步骤八:时间序列分析 R语言有一个用于专属任务视图时间序列。...如果你想在R语言中做一些时间序列分析,这将是您开始地方。您很快会发现工具强大。 想要从在线资源中掌握时间序列分析是件不容易事情。好切入点是一本关于时间序列书或者选择《原理与实践》这本书。...使用quantmod或quandl程序软件包下载财务数据,开始时间序列分析。 使用诸如dygraphs程序包创建可视化时间序列数据和分析。

2.5K70

R练习50题 - 第一期

写在前面 从这期开始,大猫课堂将会推出一个新系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用数据操作,例如寻找每组最大N个观测等。...只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们版本。 我们所有答案都将使用data.table这个包。我们认为data.table是最优秀数据处理工具,没有之一。...虽然具有明显金融背景,但是它和其他学科所遇到数据集是相通:在我们数据集中,每个股票代码symbol和日期date组合都决定了唯一一个观测,相当于数据集key,这种由“横截面”与“时间序列”...代码第二生成了一个新变量num。由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组,所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。...如果你愿意,data.table允许你把所有的代码都写在同一,就像这样: 下期预告 在下一期,我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫R语言课堂 我是大猫,一个高中读文科但却在代码、数学路上狂奔不止

2.4K40

AlphaFold3及其与AlphaFold2相比改进

通过将目标序列与已知结构模板序列进行多序列比对,首次成功地确定了以前未解决序列结构。然而,这些模型分辨率仍然有限。20世纪80年代出现了从头开始方法,带来了下一个分辨率提升。...MSA 模块使用从 MSA 子集中提取特征、模板模块输出成对表示以及单个标记表示作为输入来计算新成对表示。...最重要技术差异在于 AlphaFold3 MSA 模块不使用逐行门控自注意力。为了理解这一点,让我们看看 MSA 是如何生成。 AlphaFold3 中 MSA 包含 16,384 。...MSA 堆栈对这些嵌入进行了成对加权平均,然后在 MSA 上进行了 0.15 dropout。这确保了在每次新执行中都会包含新 MSA 子集在嵌入中。...通过不断更新单个和成对表示,并使用MSA子集,进行四个这样循环。在所有循环结束时,学习到了单个标记和标记对表示,可以在随后扩散模块中用于结构生成。

61210

R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

合理选择一套自己数据处理工具组合算是挺艰难选择,因为这个涉及到使用习惯和迁移成本问题,比如你先熟知了R语言基础绘图系统,在没有强大驱动力情况下,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,...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将索引、列切片、分组功能于一体数据处理模型。...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列索引摒弃了data.frame时代向量化参数,而使用list参数进行列索引。...当整列和聚合单值同时输出时,可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table分组参数一起使用时,data.table真正威力才逐渐显露。 mydata[,.

3.6K80

R Tricks: 如何处理Gaps & Islands问题?

写 在前面 本期大猫课堂将继续上期R Tricks系列。在这一期中,大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见一项任务。...” 我们思路很简单,分成四步: ▶ 将数据集按照ID与起始时间(stime)进行排序 ▶ 找到结束时间(etime)累计最大值 ▶ 一旦完成以上两步,那么重叠即为当前结束时间(etime)累计最大值仍旧大于下一观测...关于如何巧用cumsum函数,大猫在上一期R Tricks:如何巧为分组观测编号》中也有详细讲解哦 最后,我们只要把每个grp组中起始时间(stime)最小值和结束时间(etime)最大值找出来就行啦...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何处理Gaps & Islands问题——也即如何合并时间上有重叠观测。我们灵活使用了cummax与cumsum函数,他们在处理分组数据时候尤其有用。...关于如何巧用cumsum函数,大猫在上一期R Tricks:如何巧为分组观测编号》中也有详细讲解哦。 我是大猫,咱们下期见!

1.1K20
领券