2.8.2 使用subset()函数筛选 也可以使用subset()函数做筛选。当对向量使用该函数时,它与普通的筛选方法的区别在于处理NA值的方式上。 我们使用前一节提到的普通筛选方法,R会认为“x[5]是未知的,因此其平方是否大于5同样是未知的。”但也许你不希望NA出现在结果中。当你希望在结果中剔除NA值时,使用subset()将...
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`data.frame`相似。🔍 数据筛选 在`data.table`中,筛选数据更加简便。无需使用`$`符号来区分变量名,直接使用变量名即可。此外,`%in%`、`%between%...
data$V1[which(data$V2<0)] #筛选出V1中,V2小于0的数字,跟order的作用些许相似 #order用法 iris$Sepal.Length[order(iris$setosa)] #按照照setosa的大小,重排Sepal.Length数据列 四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中的pandas还好用的数据处理方式。 data.table包的语法简洁,并且只需一...
.SD: data.table提供一个特殊的语法,形式是 .SD。它是 Subset of Data 的缩写。 它自身就是一个data.table,包含通过by 分组后的每一组。 回忆一下,一个data.table本质上是一个list,它们的列包含的元素个数都相同(其实就是行数)。 说明: * .SD 包含除了分组依据的那一列以外的所有列。 * 返回值依旧保...
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)。从外部导入的数据一般都以data.frame数据框格式在...
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。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。 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 ...
<center>R语言 data.table 命令速查表<center> 1.生成一个data.table对象 2. 通过i来筛选数据集的行 2.1 通过数字来筛选数据集的行 2.2 基于使用快速自动索引条件,使用列名选择行i 2.3 选择多个值: 3. 通过j来操作列 3.1 通过j来选择一列 3.2 通过j来选择多列 3.3 在j上调用函数 3.4 在...
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)。
data.table中提供了将行索引、列切片、分组功能于一体的数据处理模型。 代码语言:javascript 复制 DT[i,j,by] 如果这个过程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 来完成的,在R的其他基础包中起码也是分批次完成的。
R语言data.table常用特殊符号 .SD, .SDcols .SD是指数据中的子集,具体功能是对列进行筛选,可以配合by一起使用。.SDcols可以选择列的子集。 library(data.table)# 生成一个数据DT=data.table(x=rep(c('b','a','c'),each=3),v=c(1,1,1,2,2,1,1,2,2),y=c(1,3,6),a=1:9,b=9:1)DT...