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用于根据同一行上的引用列号复制值的data.table函数

R中用于根据同一行上的引用列号复制值的data.table函数是get()函数。

get()函数是R语言中的一个基本函数,用于获取指定名称的对象。在data.table中,可以使用get()函数根据同一行上的引用列号来复制值。

具体使用方法如下:

代码语言:txt
复制
# 创建一个data.table对象
library(data.table)
dt <- data.table(a = 1:5, b = 6:10, c = 11:15)

# 使用get()函数根据引用列号复制值
dt[, d := get(names(dt)[2])]

上述代码中,我们创建了一个名为dt的data.table对象,包含了三列数据。然后使用get()函数根据引用列号names(dt)[2]来获取第二列的值,并将其赋值给新的列d

get()函数的优势在于可以根据动态生成的列名或引用列号来获取对应的值,使得代码更加灵活和可扩展。

在腾讯云的产品中,与R语言相关的云计算产品是腾讯云的云服务器(CVM)和云数据库(TencentDB)。云服务器提供了弹性的计算资源,可以用于运行R语言环境;云数据库提供了高性能、可扩展的数据库服务,可以存储和管理R语言中的数据。

腾讯云云服务器产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云云数据库产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matt Dowle 演讲节选(二)

相比之下,markdown不仅对于代码有着先天支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑时间几乎为零,直接复制粘贴到公众平台就可以渲染出非常漂亮网页,简直美滋滋!...[, v1 := i] # 1 s 上面两代码做都是同一件事:把变量v1从第1到第1000分别设置为1至1000。...这里关键在于,在第一种方法中,每为新赋值,data.table就要重新复制一遍DT,也就是说,第一种方法运行过程中,DF被复制了1000遍!...而在第二种方法中,由于采用了 assignment by reference,data.table仅对内存中v1所在地址进行修改,其他地方则不变!事实,DF 在第二种方法中一遍都没有被复制!...顾名思义,fread函数大大提高了 R 读取文本文件性能。

1.1K40

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

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。...)直接修改某个位置,rownum行号,colnum,,行号推荐使用整型,保证最快速度,方法是在数字后面加L,比如1L,value是需要赋予。...,不要其它; drop,需要取掉列名或者,要其它; colClasses,类字符矢量,用于罕见覆盖而不是常规使用,只会使一变为更高类型,不能降低类型; integer64,读如64...函数画图,对于每个x分组画一张图 DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x分组,直接在DT再添加一m,m内容是mean(v),直接修改并且不输出到屏幕 DT[, m:=mean

5.6K20

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。...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,不要其它; drop...需要取掉列名或者,要其它; colClasses 类字符矢量,用于罕见覆盖而不是常规使用,只会使一变为更高类型,不能降低类型; integer64 读如64位整型数;...,默认Windows是"\r\n",其它是"\n"; na,na 表示,默认""; dec 小数点表示,默认"

3.2K10

生信技能树 Day5 文件读写

() 读取txt格式# read.delim() 读取txt格式,比table少报错# read.csv() 读取csv格式R语言不能直接处理文件,要先转换为R语言对象名列名是数据框属性,可以设置,...- read.csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names = F) # 设置第一名;不自动检查列名## 注意名不能重复,如果报错可以把去除重复(两求平均合并...其他读取/导出文件R包 import最推荐#用data.table来读取library(data.table)ex1 = fread("ex1.txt")class(ex1)## [1] "data.table...,data.table = F)##不支持直接设置名,设置名用下面函数实现library(tibble)ex2 = column_to_rownames(ex2,"V1") # 把V1设为名#riolibrary...")注意:一定要经常检查数据,注意读取之后是数据框还是矩阵,取完里面是数值还是字符,处理完是什么类型等等R语言能够读取多种文件格式 引用自生信技能树

8710

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)

网络充斥data.table很好,很棒,性能棒之类,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一些简单案例数据,但是实际数据结构很复杂情况下,批量操作对于data.table编码来说,...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(参考:R语言data.table速查手册) DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...DT数据集按照x分组,然后计算v变量和、最小、最大。 (2)dplyr函数利用%>%(链式操作)来改进: 链式操作是啥意思呢?...%>%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。...除了,就是问题了。在data.table操作,真的是费劲。。。 常规来看, data[,.

7.4K43

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...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将索引、切片、分组功能于一体数据处理模型。...dest),5) [1] "BWI" "OAK" "DAL" "ATL" "ALB"`` mydata[carrier == "AA" ] #等价于 mydata[carrier == "AA",] #索引可以直接引用列表...当整列和聚合同时输出时,可以支持自动补齐操作。 当聚合函数data.table分组参数一起使用时,data.table真正威力才逐渐显露。 mydata[,....数据排序: 排序: setorder(mydata,carrier,-arr_delay) setorder函数用于mydata本身,运行无输出。

3.6K80

R」数据操作(三):高效data.table

接「R」数据操作(一)和「R」数据操作(二) 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存大数据集,它使用[]...N是最常用符号之一,它表示当前分组中,对象数目(就不用调用nrow函数啦)。在[]使用它指提取最后一。...#> 0.132 0.018 0.150 作为对比,我们使用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。...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set函数,它们可以原地修改data.table,因此避免不必要复制。...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。

5.9K20

Day05 生信马拉松-文件读写

文件读取1.1 R能读取文件格式图片1.2 .txt文件读取常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2...",会导致所在数据格式变化正确使用:read.table("ex1.txt",header = T) 发现问题要从函数帮助文档里找参数解决1.3 .csv文件读取常见错误:read.csv("ex2.../"为上一级文件,可叠加1.6 补充内容1.6.1 数据框不允许重复名图片解决方案: ①先不加row.names参数读取 ②处理第1重复(去重、均值、合并为一等) ③将第1设为名1.6.2...用于文件读取/导出packages图片3.1 data.table:soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F)每次要默认标注“data.table...(ls,file = "ls.xlsx")以上内容均引用自生信技能树

18620

关于data.table中i, j, by都为数字理解

在往期公众文章,都提到了data.table主要语句DT[i, j, by], 简而言之,i 用来选择或者排序,by 用来分组,j 用来运用函数进行处理。...以mtcars这个R自带数据集为例,我们知道mtcars[1]运行结果,是选择这个数据集第一,结果如下: ? mtcars[1,1]运行结果,是选择第一第一元素,结果如下: ?...问 题解析 为了弄清楚这个问题,我们根据i, j, by运行顺序:“先i,再by,最后j”,将i, j, by拆解进行分析。...首先,我们单独看i只有一个1情况下是什么运行结果,为了让运行出来代码被认定是data.table格式,我们在j中加入.SD(不清楚.SD用途小伙伴可以查看data.tablemanual,或者查看笔者一篇推送用...接下来,我们在by位置加上一个1,代码如下: mtcars[1, .SD, 1] 再来看看运行结果: ? 这时多了一变量,变量名缺失,且只有一观测为数字“1”。

1.2K30

R练习50题 - 第一期

本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到问题,特别具有代表性。...unique:找出symbol中不重复。 在data.table语法中,先进行列选择操作,再对进行处理。所以上述语句会先执行str_detect,再执行unique。...其中,updown是我们新建字符变量,用来表示分组,它只取两个:UP, DOWN。这其中难点是建立updown这个变量。我们使用了ifelse这个函数。...整个代码执行顺序是:先选择(逗号空白),再分组(keyby语句),最后进行组间统计(num语句)。 我们答案中,以及分组三条语句各占一,实际这仅仅是为了让代码更直观。...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

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

filter——数据筛选(筛选观测) filter(Hdma_dat,pclass == 1) ##################################### #dplyr中基本函数...事实,为了使计算结果更符合业务逻辑,上述代码还要继续加工才。 总结:aggregate函数勉强可用,但在性能和方便性存在不足,代码写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...可以看到,计算结果中第一实际是“SELLERID.CLIENT”,我们需要把它拆分成两并调换顺序才。...data.table语法简洁,并且只需一代码就可以完成很多事情。进一步地,data.table在某些情况下执行效率更高。...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语言学习-5

(文中图片引用于生信技能树小洁老师PPT,仅用于自己学习,不用于商业目的,如有侵权,立即删除)Part5 文件读写1. 用project管理工作目录不然就会报错!!!!...Tips:数据框不允许重复名3....数据框导出4. other.R 用于读取和导出文件Rdata.table读取 记忆卡片Part6 R语言作图 常用可视化...R包和函数 1. plot.R 基础包,绘图函数 ggplot2与ggpubr2. ggplot2.R ggplot2.R语法ggplot2-1.入门级绘画模板ggpolr2特殊语法...属性设置(颜色、大小、透明度、点形状、线型等)2.2 映射:按照数据框某一来定义图某个属性 映射与手动设置映射:根据数据某一内容分配颜色手动设置:把图形设置为一个颜色,与数据内容无关

10410

十、文件读写

一、文件读写(R语言与外部数据沟通) 1.csv文件读取方式: 1) excel读取 2) 读取为文本文件 3) sublime(适用于大文件) 4) R语言读取...1.文件读取 read.csv() ##通常用于读取csv格式 read.table() ##通常用于读取txt格式 补充知识点 (1)读取工作目录下文件夹中数据 read.csv...因为保存变量时候可以把好几个变量保存到同一个Rdata里面. (1)在工作目录下新建文件夹,保存不同形式文件 输入文件import。...,如果有特殊字符,就会转变成., check.names =F 意思是不要检查和修改列名中特殊字符。...不允许转换其中一或者一,要改除非整个矩阵一起改. ###只有把整个矩阵转换成数据框。

1.7K40

R语言基础4(文件读写)

分隔符逗号,空格,制表符(\t)Rdata——R语言数据保存格式保存R语言变量,不是表格文件,支持多个变量保存在同一个Rdatasave(test,file="example.Rdata")load...csv")ex2 <- read.csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names = F)## check.names检查列名是否有特殊字符;##row.names第一作为名...;#注意:数据框不允许重复名rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1)rod = read.csv("rod.csv")##先不加row.names = 1,读取去除重复后再设置名...save(soft,file = "soft.Rdata")rm(list = ls())load(file = "soft.Rdata")文件本质是由生成他函数决定,不是后缀决定。...用于读取导出文件R包图片示例#data.tableinstall.packages("data.table")library(data.table)soft = data.table::fread("

22920

R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

csv打开会报错,该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table读,变量名不需要有"",.../则为上一级)#文件是由生成它函数决定,不是由后缀决定,save为csv实际还是一个Rdata#readr包可以实现base包中类似功能library(data.table)#其中fread...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...colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有名后取出下标为2元素赋值修改数据框连接merge函数可连接两个数据框,通过指定公共使具有相同元素合并*merge函数可支持更复杂连接...3.筛选test中,Species为a或ctest[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题,第一是a,c为字符型,要加"",第二是向量是c()不是

7.6K00

R语言:data.table语句批量生成变量

我们在对多标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要提取,也就是将每一观察提取出某一特定字段,而后生成一系列变量,这些变量观测只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...经过这样处理我们才能进行一期公众所讲述下一步:以多标准进行筛选操作。...上述结果可以看出,我们重新生成了很多被处理过变量,都带有后缀_xtrct,下面让村长对这一代码进行详细解析。...:= 右边 关于 ':= lapply' 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:用data.table语句批量处理变量。...大猫微信号是: iRoss2007 村长B站主页是:http://space.bilibili.com/40771572 大猫R语言课堂关注R语言、数据挖掘以及经济金融学。

1.1K20

能不能让R处理数据?

如果要自己寻找StackoverflowR或是data.table相关问题,可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。 提 出问题 好啦,开始上课!...首先,假设我有一个这样数据集(暂且命名为t1): ? 现在我想做是对于每一,找出非NA,填充到“mean.scale”这个新变量;如果有多个非NA,那么就计算其平均值。...(fund_name)] 其中关键在于拼接函数c(),它将不同向量拼接成了一。另外,这个操作是不是有点熟悉?...事实data.table也整合了reshape中cast和melt函数,并且将cast函数升级为dcast,感兴趣小伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后,接下来要做工作就很简单了。...事实,大猫把整个过程分解成了好几步,如果对于data.table包比较熟悉,完全可以在一之内搞定所有事情,根本不需要把进行数据集拆分、合并: ▶ t.final <- t1[, ":="(mean.scale

1.3K20
领券