📦 data.table是一个高效处理数据的工具,尤其适用于处理大规模数据,如空间网格数据,其数据量通常达到百万至千万级别。🔍 读取数据与基本信息查看 使用`data.table::fread()`函数从文件读取数据表格,即使表格包含40多万条数据,也仅需约1秒,速度惊人。查看`data.table`的基本信息,如行数、列数、列标题等,与`dat...
🚀 R语言爱好者注意啦!如果你还在用 data.frame 或 dplyr 处理数据,是时候试试 data.table 了!🌟 为什么选择 data.table? 1️⃣ 速度惊人:处理上亿行数据也能迅速完成,非常适合大数据分析,效率翻倍。 2️⃣ 语法简洁:使用 符号即可完成数据过滤、汇总和变换,代码长度减少约一半! 3️⃣ 内存占用...
如果TRUE,不等长的区域可以自动填上,利于文件顺利读入;blank.lines.skip默认FALSE,如果TRUE,跳过空白行key设置key,用一个或多个列名,会传递给setkeyshowProgressTRUE会显示脚本进程,R层次的C代码data.tableTRUE返回data.table,FALSE返回data.frame
A data.table: 6 × 2 5.2 数据描述性统计 和第三章一样,我们使用heights数据集为例 data(heights)# 将数据转换为data.table对象heights<-setDT(heights) 在data.table中,我们可以使用.()函数来直接访问相应的变量。因此我们可以在原来dplyr中简化代码如下 s<-heights[,.(average=mean(height),standard_deviatio...
data.table作为一种数据类型 data.table作为一款R包 data.table的学习资源合集 data.table速查表 - 1/2 data.table速查表 - 2/2 (关于data.table速查表,详见:RStudio Cheatsheets) 1 /data.table作为一种数据类型 用过R语言的人都知道,data.frame是R内置的、默认的数据框类型(即一个具有行和列的数据表...
# 第一步,创建lazy表格,将data.table转换成dtplyr对象 data <- dtplyr::lazy_dt(data) # 接着就可以用dplyr相似的语法了~ ... 处理完了之后,是预览版,要加as.data.table() 、as.data.frame()、as_tibble()才能访问处理完的所有数据。 加上dtplyr::show_query()可以将dtplyr翻译为data.table的语法,有助...
R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方...
as.data.table 将R对象转化为data.table格式的数据,其对象可以为列表,向量,data.frame。 setDT(x) 其直接将R对象转化为data.table数据类型,从而不改变数据地址。 代码语言:javascript 复制 DF=data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3),y=c(1,3,6),v=1:9)DT=as.data.table(DF,keep.rownames=...
`data.table`是R语言中另一个非常强大的数据处理包，它提供了高效的数据操作和计算能力，尤其适合处理大型数据集。### 1. 安装与加载 首先，确保已经安装了`data.table`包。```R install.packages("data.table")library(data.table)```### 2. 使用`fread`函数读取数据 `fread`是`data.table`包中用于读取...
data.table数据框也可使用dplyr包的管道,这里不作阐述。 data.table常用的函数 as.data.table(x, keep.rownames=FALSE, ...) 将一个R对象转化为data.table,R可以时矢量,列表,data.frame等,keep.rownames决定是否保留行名或者列表名,默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中,keep.rownames="id",行名保存...