data.frame: df[, "col1", drop = FALSE] data.table: dt[, .(col1)] 行索引 (Row Indexing) data.frame: 直接使用行号: df[1:10, ] data.table: 使用特殊符号进行高级行操作: dt[.I[1:10]]连锁操作 (Chaining Operations) data.table 提供了更容易的操作连锁 ([...] [...]) ...
将其转化为dat的data.table的形式 library(asreml) data(oats) str(oats) library(data.table) dat = as.data.table(oats) str(dat) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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. o...
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上...
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。 data.table的基本语法是dt[i, j, by],简单说就是使用i选择行,用by分组,然后计算j。接下来我们看看data.table继承了什么,增强了什么。 首先,我们仍然载入之前用到的产品数据,不过这里我们使用data.ta...
一方面,data.table所使用的代码量更少,效率更高,特别是在处理大至GB级别的数据时,它比dplyr以及python的pandas处理数据都要快;另一方面,快速地数据读取,快速地聚合排序,快速地分组运算,以及灵活自然的语法,使得data.table可以称之为加强版data.frame,因而适用于data.frame的函数也适用于data.table。 一、基本概念 1...
http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) dt<- data.table(x=rep(0,1000), y=rep(0,1000)) tracemem(dt)for(iin1:1000) { dt[i,x := runif(1)] dt[i,y := rnorm(1)] ...
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Expand table IDataObject.DAdvise(FORMATETC, ADVF, IAdviseSink, Int32) Creates a connection between a data object and an advisory sink. This method is called by an object that supports an advisory sink and enables the advisory sink to be notified of changes in the object's data. IDataObje...
data.frame(rbind( table(orig.df$decade, useNA="always"), table(orig.df$size, orig.df$decade, useNA="always"), table(orig.df$plant, orig.df$decade, useNA="always") )) X1910s X1920s X1930s NA. X 2 1 1 0 high...5000. 1 0 0 0 ...
R's data.table package extends data.frame. More info: - GitHub - khotilov/data.table: R's data.table package extends data.frame. More info: