data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j data.table包提供了一个非常简洁的通用格式:DT[i,j,by],可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j。 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,...
注意:在使用data.table包处理包含字符串和列表的数据集时,需要确保已经安装了data.table包,并且已经将其加载到R环境中。
2 /data.table作为一款R包 使用data.table包并不意味着排斥或弃用其他R包——相反,data.table包是能够和tidyverse、dplyr等著名R包兼容并存、相辅相成的。虽然我大力推荐使用data.table包,但是在我开发的bruceR包里,首先为用户安装的就是tidyverse包,并且当用户通过library(bruceR)载入bruceR时,默认载入的还有其他...
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...
要使用data.table包中的fread函数读取大型数据文件,可以按照以下步骤进行操作: 首先安装和加载data.table包: install.packages("data.table") library(data.table) 复制代码 使用fread函数读取数据文件。假设数据文件名为"data.csv",可以使用以下代码读取数据文件: data <- fread("data.csv") 复制代码 如果数据...
`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...
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。 首先看下此格式数据的生成: ...
我们可以看到传统的read.csv读取该文件所需要的时间为48.84秒,而利用data.table包中的fread函数来读取只需要0.47秒,速度整整提升了100倍。 代码语言:javascript 复制 ># Time taken by read.csv toimport>system.time({m_df<-read.csv('m2.csv')})用户 系统 流逝48.841.0950.72># Time taken by fread toimp...
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 ...
cross_tab<-table(data$治疗方法,data$治愈情况) print(cross_tab) 使用gmodels包的CrossTable函数,可以获得更详细的交叉表信息。 CrossTable(data$治疗方法,data$治愈情况,chisq=TRUE,format="SPSS") 组间比较 在分类数据中,常见的组间比较方法包括卡方检验和Fisher精确检验。