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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,特点快。 前面三个选项都是用特定C代码写,较快; buffMB 每个核心缓冲大,在1到1024之间,默认80MB; nThread 用核心数; showProgress 在工台显示进程 by ]语法做 但是如果我要上述DT中v3一个影响因素,tag,先按v1、v2汇总,再对应v4v3=1和v3=2两类,查看v1、v2取相同v3不同对应v4情况,这个时候用dcast ,也支持pattern函数,下面会提到,如果缺失,非id变量会被;如果measure.vars和id.vars都没有予,全部非数字id.vars,剩余measure.vars;如果measure 如果TRUE,在工台产生交互信息,默认options(datatable.verbose=TRUE) 对于前面DT,我现在f和d开头测量变量,如下 pattern函数下面会讲

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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,特点快。 一个R对象转化data.tableR可以时矢量,表,data.frame等,keep.rownames决定是否保留或者,默认FALSE,如果TRUE,存在"rn"中,keep.rownames )直接修改某个位置,rownum号,colnum,号,号推荐使用整型,保证快速度,方法是在数字后面加L,比如1L,value是需要。 ,默认FALSE,如果TRUE,跳过空白 key,设置key,用一个或多个,会传递setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程,R层次C代码 data.table,TRUE 前面三个选项都是用特定C代码写,较快 buffMB,每个核心缓冲大,在1到1024之间,默认80MB nThread,用核心数。

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    Matt Dowle 演讲节选(二)

    写在前面 也许很多伙伴都注意到了,这一期文章和往期排版有所不同,因从这一期开始,大猫使用markdown来进,并在后用css来进渲染输出。 Matt 这个包取data.table,意味源于data.frame,但又不仅仅是data.frame。 ? 千万不要看了DF[2:3, sum(B)])这代码,因代码体现了 R 与众不同之处—— lazy evaluation. 这里关键在于,在第一种方法中,每data.table就要重复制一遍DT,也就是说,第一种方法过程中,DF被复制了1000遍! 2014:data.table现在 fread函数 在演讲后(演讲在2014年),Matt 提到了当时他正在data.table添加功能:fast read,也即fread函数。

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    R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

    说了这么多,绕了这么大弯子想干啥呢,没错今天又要自己升级技能啦,这次主角儿是 data.table 一个R语言高性能数据处理包,一个包可以涵盖以上所说数据处理大部分内容,而且操高度抽象化话 (carrier,tailnum)] #但心里要清楚索引接受条件是含有表,而且这里变量出,而非data.frame时代字符串向量。 同时索引毫无压力。 索引位置不仅支持索引,可以直接支持内建函数操。 mydata[,.(flight/1000,carrier,tailnum)] 支持直接在索引位置符号:=。 注意以上时,如果只有一比较自由,写成字符串或者变量都可以,但是建多,必须严格按照左侧字符串向量,右侧模式,当然你也可以使用第二种写法。 SD, mean)则各个子块对应应用于均运算,并返回表。

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    R︱高效数据操——data.table包(实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并)

    data.table中,还有一个比较特立独函数: 使用:=引用来添加或更(参考:R语言data.table速查手册) DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1 setkey(try,gender,buy_online) #设置key两个变量,数据已经按照x了重排序 ans2 <- DT[list("M","Y")] #更简洁,并且迅速 DT数据集按照x分组,然后计算v变量和、。 (2)dplyr函数利用%>%(链式操)来改进: 链式操是啥意思呢? 4、修改 #把"old",设置"new" > setnames(DT,"old","new") #把"V2","V3",设置"V2.rating","V3.DataCamp" (x)] 还有 data$x 如果有很多字很长指标,data.table中如果按遍历呢? data[,1]是不,选中方式是用

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    R」数据操(三):高效data.table

    接「R」数据操(一)和「R」数据操(二) 使用data.table包操数据 data.table包提供了一个加强版data.frame,它运效率极高,而且能够处理适合内存大数据集,它使用[] 这样挺麻烦,因此data.table包提供了对原地符号:=,例如product_stats开始是这样: product_stats #> id material size weight 对数据进分组汇总 by是data.table中另一个重要参数(即方括号内第3个参数),它可以数据按照by分组,并对分组计算第2个参数。 演示,我们先创建data.table,命market_data,其中date是连续。 (year = year(date))] par(oldpar) 这里我们没有plot()设定data参数,图像也成功绘制,这是因该操是在data.table语义中进

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    懒癌必备-dplyr和data.table让你数据分析事半功倍

    Erin又上线大家分享干货来了。 近Erin在做信用风险评级模型开发,几千代码敲我头晕眼花。一个懒癌晚期,并且追求高效率数据er,怎么能受得了浪费时间去造轮子呢。 接下来,我就大家分享几个我在工当中常用来做数据分析用到包,dplyr和data.table,我保证你get到这两个包后,就再也不想用R里面自带基础包函数进数据分析了!! (贼笑中) dplyr包 R语言中重要包(之一)! 它可以让数据分析功能更加强大,代码更加简洁。你可以随心所欲它,使用它获取你想要数据,而且它语法非常简单,非常直白。 (sum_v1=sum(v1),sd_v3=sd(v3))] 还可以直接计算称哦!!功能强大得我都要笑开花了! 使用by 这还只是试牛刀,你忘了我们还有个by吗!! DT[,. 以上讲这些只是我工data.table用得功能,它强大之处还远远不止这些!如果你想深入,可以去官网下载文档,你绝对得拥有!

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    能不能让R处理数据?

    写 在前面 Hello亲爱伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理问答摘录大家。 首先,假设我有一个这样数据集(暂且命t1): ? 现在我想做是对于每一,找出非NA,填充到“mean.scale”这个变量;如果有多个非NA,那么就计算其平均。 (fund_name)] 其中关键在于拼接函数c(),它不同向量拼接成了一。另外,这个操是不是有点熟悉? 事实上,data.table也整合了reshape中cast和melt函数,并且cast函数升级dcast,感兴趣伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后,接下来要做就很简单了。 其次,后计算出结果中会有NaN(not a number),产生这种情况是因在计算均中出现了0除数情况,对此我们需要用!is.finite()其排除。

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    5个例子比较Python Pandas 和R data.table

    在这篇文章中,我们比较Pandas 和data.table,这两个库是Python和R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数据处理提供高效和灵活方法。 另一方面,data.table仅使用就足够了。 示例3 在数据分析中使用一个非常常见函数是groupby函数。它允许基于一些数度量比较分类变量中不同data.table中使用减号获得降序结果。 示例5 在后一个示例中,我们看到如何更改。例如,我们可以更改类型和距离称。 inplace参数用于结果保存在原始数据帧中。 对于data.table,我们使用setnames函数。它使用三个参数,分别是表,要更改。 需要指出是,我们在本文中所做示例只代表了这些库功能一部分。它们提供了许多函数和方法来执更复杂。 感谢您阅读。如果你有什么反馈,请告诉我。

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    如何用R中文分词?

    本 期目标 从本期开始我们开始一个关于用R文本挖掘教程,主要包括用jiebaR进分词、建立自定义停用词库、用tm建立语料库,以及一些常见文本挖掘算法应用。 ,它把许多常见文本处理函数重打包,并予了规律性字,比如所有字符函数都用“str_”做前缀,字符拼接函数就是“str_c”。 关于sapply函数知识伙伴们请课后学习,因apply族函数知识讲上一天一夜都讲不完,并且它又是R重要函数系。 另外,USE.NAMES = F用是让生成x.out变量不带称,否则其每个元素都会被予一个称,浪费了空间又拖慢处理速度(伙伴们可以试一下不加会怎么样)。 第二代码中,dt[, text.seg := x.out]用是:在数据集dt中生成一个变量text.seg,其等于向量x.out。

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    《高效R语言编程》5-高效输入输出

    在读取一数据之前,应该先考虑下重复数据管理通用规则,不改写原始数据。原始文件视只读,保留原始文件字并说明来源,是一个好办法。 ,有三种读入R方法:1)基础Rread.csv(),2)fread() 里data.table方法3)较readr包里read_csv()函数。 使用readr话,会违规数转换成NA,而fread()会自动它认是数转化成字符,fread()另一特征是可以使用或索引来设置select参数,从而有选择读取。 saveRDS()函数应用相对较少,者推荐这个,保存R对象更加简洁,readRDS()更加灵活,结果对象可任何字。使用这个是个好习惯,强制指定对象字。 feather文件格式 这是R语言与Python程序员协而设计格式,速度快,轻量、保存数据框是与语言无关。

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    CSV数据读取,性能高多出R、Python 22倍

    一项便捷且高效语言对于数据工者来说是至关重要。 目前,数据科学绝大多数使用R、Python、Java、MatLab和SAS。 其中,尤Python、R使用广泛。 ? 不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言互操性等优势,已然掀起一股全浪潮。 近,便有人使用Julia、Python和R对于CSV读取速度进了基准测试。 单线程中,CSV.jl比R快1.2倍,而多线程相比,CSV.jl则快约5倍。 苹果股价数据集 该数据集包含50000k和5,大2.5GB。这些是AAPL股票开盘价、高价、低价和收盘价。 因它是唯一直接以其高级语言完全实现功能,这有别于先用C实现然后由R或Python工具进封装。 因此,Julia代码后续性能有着更多可能。 有些网友对于Julia予了极大期待: 在过去十年中,大多数生态系统在Python上都具有巨大,尤其是MATLAB抛在脑后。

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    学徒带你一步步从CCLE数据库里面根据指定基因在指定细胞系里面提取表达矩阵进热图可视化

    SK-BR-3","MCF-7",'MDA-MB-453') 这里多了一步是因我发现所有细胞字之间没有 - 分隔号 xbb <- c("BT474","BT549",'MDAMB231',' 再基因 rownames(x3)=x3$id x3 <-x3[,-2] #删除多余 x4 <- x3[,-1] #在删除一 x4 sum(table(colnames (x3))) 细胞字全部取出来,变成数据框 因我喜欢处理数据框 w3<- data.frame(n=colnames(x3), n2=rep(1,1021)) #建立相匹配 刚刚做好细胞表达矩阵 colnames(x4) <- w4$n x4<- x4[,-1] #删除多余 ? pheatmap(n) 这次我们就可以明显看到 范围缩了。 ?

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    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,常用是读取CSV文件。 者:Jared P. Lander 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) ? 如前面所述,第一个参数是文件(或字符型变量)。注意我们如何显式地使用参数file、head和sep。函数参数能够按位置顺序,而不用显式指定参数,但指定参数佳实践。 常用但不被熟知参数是stringAsFactors。该参数设FALSE(默认是TRUE)可使字符所在不被转换成factor常用是read_delim函数,读取有分隔符文件,比如CSV文件。该函数第一个参数是读取文件路径或者URL。col_names默认TRUE,指定文件第一。 tibble会适应屏幕大打印相应条数数据。 > tomato2 ?

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

    :对每个片断独立进; combine:把片断重组合。 1, 第一第一 a[row(a)==1&col(a)==2] #返回6, 第一第二 2、一个网络例子: ? ##对于数据框 x是对象,subset是保留元素或者逻辑表达式,对于缺失用NA代替。 Select 是选取范围,应于x。 (iris$setosa)] #按照照setosa,重排Sepal.Length数据 四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中 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。%>%功能是用于实现一个函数输出传递下一个函数第一个参数。

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    R练习50题 - 第一期

    写在前面 从这期开始,大猫课堂会推出一个R练习50题,目是使用50道练习题让大家掌握常用数据操,例如寻找每组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。 我们所有答案都使用data.table这个包。我们认data.table优秀数据处理工具,没有之一。 在data.table语法中,先进选择操,再对处理。所以上述语句会先执str_detect,再执unique。 练习2:每天上涨和下跌股票各有多少? 这是因data.table第一个语句用来对选择,由于我们这里需要对所有统计,所以不需要进任何操。 keyby用来进分组,是整个代码核心。先来看keyby = . 整个代码顺序是:先选择(逗号空白),再分组(keyby语句),后进组间统计(num语句)。 我们答案中,以及分组三条语句各占一,实际上这仅仅是了让代码更直观。

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    R语言入门之数据导入和导出

    使用一般方法读取文件(也即文件以.csv后缀文件) (1)读取逗号分隔文件 #通常文件第一是题头(也称),逗号是文件内容分隔符 #尤其需要注意是在windows操系统中文件路径需用‘/ ‘来分隔 #第一个参数是读入文件(由文件所在路径及其文件构成) #第二个参数是指定是否第一,TRUE表示第一 #第三个参数是指定分隔符 #第四个是指定所在,指定“ 直接高效读取以.gz结尾压缩文件 一般在R中可以使用gzfile()方式读取压缩文件,但如果使用data.table包里fread()函数则可以大大提高工效率。 导出数据csv文件 #第一个参数是需要导出数据称 #第二个参数是导出后文件称 #第三个参数是指文件分隔符 #导出数据和导入数据参数类似,只是所使用函数不同 write.table(mydata function()方法 (2)推荐刚入门伙伴下载Rstudio,使用起来很方便 (3)data.table这个包一些功能可能依赖其它包,需要其依赖包也安装上

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    R Tricks: 如何巧观测标记序号

    写 在前面 本期大猫课堂会开始一个:你不知道R Tricks。这个系搬运stackoverflow.com(以后简称SO)上关于R数据处理一些经典问答。 例如连续出现3个0, 那么n就标记1、2、3,如果后面接了一个1, 那么就重从1开始标记。也即结果应该是: ? 可以看到,group每变动一回,n就重计数一次。 ” 虽然终版本代码只需要一,但在这里大猫会把它拆解三部分: 首先,我们需要有一个变量能标记出group变化。也就是当group不变时取0,变化时取1。 注意,我们这里用cumsum了分组,并且用了seq(.N)这个语句。".N"表示当前by组有多少观测,而seq(.N)则产生从1至.N一个整数序。 例如,对于上面第一和第二观测来说,他们同属于cumsum=0这组。因这组一共只有两,所以.N=2,而seq(.N)就产生{1, 2}这样一个整数序,并n。

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    data.table语句批量处理变量

    问 题:批量处理表中变量 正式开始说问题之前,我们先回顾一下data.table基本语句DT[i, j, by],简而言之,"i"是对选择,"j"是对,"by"是分组。 我们现在要对(转换类型),因此本期是关于“j”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一系变量进相同处理,先来看数据结构: ? :`除权除息日\r\n[报告期] 2010一季`,这是一个非常脏原始数据变量,除了变量是中文,需要用``符号进引用以外,中间还有不知道什么时候会冒出来空格、换符等等,笔者也是试了好几次才真正变量输入正确 如何把处理好这些变量与变量对应,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个变量字,这样就可以变量和更改格式后变量按顺序进一一匹配。 下 期预告 下期大猫R语言课堂还是由村长来进撰写和推送,届时大家带来一个比较有趣data.table发现,敬请期待!! ?

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    35代码搞定事件研究法(下)

    Hello亲爱伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go! ? 如果不是你,我们需要写许多非常冗长代码)。 后,处理结果car,我们任务就完成了!下图是输出结果(部分): ? 性能测试 大猫在这里代码已经经过高度优化,是在尝试众多可方法后计算速度版本。伙伴大可不必担心自己数据太多计算机跑不起来。但是口说无凭,大猫在这里出用模拟数据得到测试结果。 语句“car :=” 表示在原数据集中建一个 car 变量,vapply(ars, sum)含义是把超额收益率向量ars中元素相加,double(1)指定输出必须是一个标量(因对于每个事件日 (stk.id) ] 结果: ? 其中,t.test出了 t ,p.ttest 出了对应p。 其实,还有很多别后续工可以扩展,大猫就不一一介绍啦,伙伴们可以自实验。

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