1、首先下载安装data.table包 install.packages(data.table) > library(data.table) 利用fread函数导入数据,在data.table包支持使用fread函数从本地或者web上导入数据,功能相当于base包的read.csv。 > train<-fread("~/Desktop/train2.csv") Read 125497040 rows and 6 (of 6) columns from 4.654 GB file in...
dt1 <- as.data.table(df1) dt2 <- as.data.table(df1,keep.rownames=T) # 将原来数据框中的行名当成一列,列名为rn dt1;dt2 as.data.table(df1,keep.rownames = "rownames") # 自己指定新增列的列名 1. 2. 3. 4. 5. # 数据合并仍然采用merge函数,只是合并对象必须是data.table类型,这样才能发...
data.table包可以大幅度提高R语言数据处理速度,这个好处我在很久以前的一篇文章中提到过了(一次R语言代码优化经历)。自从意识到读取大文件data.table的fread()比默认的read.csv()快多了之后,我就一直使用fread读csv文件。可是今天,我发现fread()隐藏了一个小坑,可能会改变数据结果。 事情经过是这样:我读取了一个cs...
在R语言中,使用data.table包处理包含字符串和列表的数据集时,可以使用以下方法: 1. 安装并加载data.table包: install.packages("data.table") library(data.table) 2. 创建一个包含字符串和列表的数据集: # 创建一个包含字符串和列表的数据集 data <- data.frame( id = c(1, 2, 3), name = c("Ali...
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...
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...
data.table 包能胜任各种数据操作,速度查快。其语法高度抽象、简洁、一致。 image.png 用i 选择行,用j 操作列,根据by 分组. 其中j表达式非常强大和灵活,可以选择,修改,汇总和计算新列。 引用语法“ := ” data.table 设置键和引索,使得选择行、做数据连接更加方便快速(快170 倍)。
R语言data.table包fread读取数据 R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度。 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行、230列的表格数据。 #用read.csv读取数据 timestart<-Sys.time() data<- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors ...
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,最大的特点是快。它内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,还有很多C编写的函数,大大加快数据运行速度。尤其当对一两百万甚至更大数据集进行修改或运算时,由于data.table直接对数据本身做运算,不创建副本,因此相较于基本的data.frame格...
根据注解，解决方案是在DESCRIPTION和NAMESPACE中导入data.table。我也发现这个小插曲是有帮助的-https://...