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data.table的.SD和其他类似特殊变量的名称空间环境是什么？

data.table是一个在R语言中用于数据操作和处理的包。.SD是data.table包中的一个特殊变量，它代表了每个分组中的子数据集。

在data.table中，.SD可以用于在每个分组中对子数据集进行操作，它是一个数据表，包含了当前分组中的所有行。通过使用.SD，我们可以在每个分组中进行特定的计算或操作，而无需使用循环或其他复杂的代码。

.SD的名称空间环境是每个分组内部的局部环境。这意味着在.SD内部执行的代码可以访问和操作该特定分组内的变量，而不会干扰其他分组的数据。这种名称空间的设置有助于保持代码的简洁性和可读性。

.SD在数据处理中非常有用，特别是在需要对每个分组进行不同的计算或操作时。它可以与data.table的其他功能（例如by、.SDcols等）一起使用，以实现高效的数据操作和处理。

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Learn R 函数和R包

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十、文件读写

，成为表格文件图片 3.R特有的数据保存格式：Rdata 是R语言特有的数据存储格式，无法用其他软件打开；保存的是变量，不是表格文件 save() 保存。...，如果有特殊字符，就会转变成.号， check.names =F 意思是不要检查和修改列名中的特殊字符。...save(soft,file = "soft.Rdata") ###load的结果是让Rdata中的变量出现在环境中 rm(list = ls()) ###上一步刚把文件保存，soft.Rdata...的文件还在环境中存在，此时load，看不出来任何变化，需要提前清空环境，或者重启session。...class不能识别文件名称，是只能识别数据的函数。判断数据类型的时候不带引号，不带后缀。

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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

可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。...("a"), on="x"] #和上面一样.()有类似与c()的作用 DT["a", on=....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]输出子集的第n列，DT[,....with 默认是TRUE，列名能够当作变量使用，即x相当于DT$"x",当是FALSE时，列名仅仅作为字符串，可以用传统data.frame方法并且返回data.table，x[, cols, with...=FALSE] 和x[, .SD, .SDcols=cols]一样 mult 当有i 中匹配到的有多行时，mult控制返回的行，"all"返回全部（默认），"first",返回第一行，"last"返回最后一行

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R语言学习笔记-Day4

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开发ETL为什么很多人用R不用Python

可以看到，无论是5G还是50G的数据，data.table的性能都在python之上,堪比spark、clickhouse。...(median_v3 = median(v3), sd_v3 = sd(v3)), by = ....并且，rstudio-server为线上版本的rstudio，后台就是linux环境，前端为rstudio的ui，因此无需为开发环境与生产环境不一致而苦恼，更不会因为某些包只能linux使用而无法在windows...中间涉及到PCA以及其他计算，最后入库mysql，该任务每天跑一次。...一个可行的实施方案为Rpresto、RMysql提供I/O支持，data.table提供主体ETL，crontab提供调度服务。

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「R」data.table 包功能特性学习

DT[, sum(V1)] ## [1] 18 # 返回V1列的和，V3列的标准差为一个data.table DT[, ....(Aggregate=sum(V1), Sd.V3=sd(V3))] ## Aggregate Sd.V3 ## 1: 18 0.455 # 选择V2列和计算V3列的标准差 DT[,...V4的和 DT[, ....(V4.sum=sum(V4)), by=sign(V1-1)] ## sign V4.sum ## 1: 0 36 ## 2: 1 42 # 跟上面一样，但给分组变量取一个新的名字...# 3: C 6 -1.49 30 # 按V2计算.SD中V3,V4列的和 DT[, lapply(.SD, sum), by=V2, .SDcols=c("V3", "V4")] ## V2

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Q&A：在melt和dcast之间反复横跳

library(data.table) data <- fread("data.txt", encoding = "UTF-8", na.string = "") data[1:5] 姓名用药名称1...利用这个函数的目的在于，在data.table中进行数据处理贯彻的是向量思维。 这也是R语言和Python语言进行数据处理的底层逻辑。从数据特点的角度来解释，也即是长表优于宽表。...通过使用melt能够达到这一效果，在这里使用了melt中的measure选项，通过patterns进行了关于变量名的正则匹配，将五类同属性变量("^用药名称", "^用法", "^用量", "^服药时间...primary key，~右边的变量为数据变宽之后同类记录的序号variable，value.var中的变量名与~右边变量中记录的序号整合在一起生成一系列的同类变量，最终得到我们想要的结果。...总结该问题最主要考察了对数据结构的理解，如何在记录规则混乱的情况下，进行数据结构化处理。长表和宽表之间的相互转换，有时会在数据清洗中用到，对melt和dcast两个函数的理解需要深入。

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R语言：data.table语句批量生成变量

:= 右边关于 ':= lapply' 的用法，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号：用data.table语句批量处理变量。...代码如下： lapply(.SD[, 2:23], str_match, "继发性醛固酮|醛固酮") := 左边我们可以再回顾一下，上文链接中用data.table语句批量处理变量的推送中所提到的 ‘...那么对于一个字符格式向量的处理，最好的选择就是stringr这个包，在这里我们为需要提取一部分字段的变量，运用str_c这个函数，对每一个变量名加入了后缀_xtrct，从而生成一系列新的变量名，也即是我们上文中生成的那个数据集...str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct") 最后我们把 ':=' 左右两边的代码组合在一起，放入data.table语句的j中就是我们在一开始所讲述的代码。...我们与大家分享我们的知识和节操，我相信独乐乐不如众乐乐。

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R语言：通过jiebaR提升正则匹配效率

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