在pydatatable中,可以使用`astype()`方法来进行数据类型转换。该方法可以应用于`Frame`对象的列,将其转换为指定的数据类型。 以下是在pydatatable中进行数据类型转换的...
3、setDF 将data.table转化为data.frame setDF(dtt) class(dtt) # "data.frame" # setDT 将data.frame转化为data.table setDT(dtt) class(dtt) # "data.table" "data.frame" 4、选择或保留某几列 .()为list()的一个别名。如果使用.(),返回的为一个data.table对象。如果不使用.(),结果为返回一个...
setDF 将data.table转化为data.frame setDF(dtt) class(dtt) # "data.frame" # setDT 将data.frame转化为data.table setDT(dtt) class(dtt) # "data.table" "data.frame" rleid # 可以接在by后面,每次连续作为一组 dft = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), v=c(1,1,1,2,2,...
看起来将文件作为一个 datatable frame 读取,然后将其转换为 Pandas dataframe比直接读取 Pandas dataframe 的方式所花费的时间更少。因此,通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。 2.4 帧的基础属性 ...
datatable:比pandas更快的GB量级的库 虽然pandas是数据分析、机器学习等必备利器,但现在流行的机器学习应用训练模型动辄需要GB级别的数据,很多时候pandas无法快速读取大数据文件或者进行高效运算,甚至可能存在内存溢出等情况。 如果是R语言的用户应该很熟悉data.table库, 该库是R语言中data.frame库的拓展库,可以让R语言...
查看数据结构, 可以看到oats是数据框data.frame, dat是data.table > library(asreml) > data(oats) > str(oats) 'data.frame': 72 obs. of 6 variables: $ Blocks : Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ...
创建一个data.frame: DF = data.frame(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5)) 创建一个data.table: DT = data.table(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5)) data.frame转换为data.table类型: DT = data.table(DF)<br><br>查看内存中所有的data.table<br>tables() 构建一个...
as.data.table和setDT也可用于转换list和data.frame为data.table对象,不同的是前者会完全复制原对象,然后进行转换,而setDT方法以传地址的方式直接修改原对象,不拷贝直接操作原数据集,因此前者更加的耗时和耗内存。 dt <- setDT(df,keep.rownames = T, key = "rn") ...
## Classes 'data.table' and 'data.frame': 3 obs. of 3 variables: ## $ x: int 1 2 3 ## $ y: num -0.247 1.413 -1.217 ## $ z: chr "a" "b" "c" ## - attr(*, ".internal.selfref") = <externalptr> 很明显,dt 的类是 data.table 和 data.frame,这意味着 data.table 继承...
str(dt)#>Classes'data.table'and'data.frame':3obs.of3variables:#>$ x:int123#>$ y:num0.906-0.1540.608#>$ z:chr"a""b""c"#>-attr(*,".internal.selfref")=<externalptr> 可以看到,dt的类是data.table和data.frame,也就是说data.table继承了data.frame的一些行为,但增强了其他部分。