data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...函数可以避免此前的错误adata.table = F)class(a)#但其不会有行名，且其会有一个data.table的数据结构多出来，可以设置data.table...df1列名的向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选的列名mean(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数，列数)的单元格df1[2,] #取出第二行的所有内容...df1[,2] #取出第二列的所有内容，同df1$df1[c(1,3),1:2] #取出第1、3行的1、2列数据，取多列的时候需要组织成合适的向量df1[,-ncol(df1)] #删去最后一列，"-"...意义同向量列名或行名取子集df1[,"gene"] #取出列名为"gene"的单元格df1[,c('gene','change')] #取出列名为"gene"及"change"的单元格逻辑值取子集df1
data.table初级学习 概述 data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算 管道符 %in% 表示包含 %>% 表示向右传递...# 列名 names(iris) # 选取列 iris[ , Species] # 返回一组向量 iris[ , ....(Species)] #返回一个data.table iris[, c("Species"), with=FALSE] #返回一组数据框 # 保留多列 iris[, ....(Sepal.Length, Sepal.Width, Species)] # 对变量进行重命名 setnames(iris, c("Species"), c("new_Species")) # 对多个变量进行重命名...")) # 子集的筛选与过滤 iris[Species == "setosa"] # 设置索引提升效率 # setkey()函数可以在数据集上设置键值。
filter(Hdma_dat,pclass == 1) ##################################### #dplyr中基本函数 select——子集选取（筛选变量，列...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...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。
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。...1个参数是行筛选器，第2个则对筛选后的数据进行适当的计算。...keyby对应的分组向量设置为键。...，并且原始数据和子集都是data.table。...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。
数据集预览 所有50道练习题都基于同一个股票价格数据集而设计。...问题分析 首先，我们需要把股票代码symbol中包含8的那些观测找出来。我们可以借助与stringr这个字符串处理包。这一步不难，稍微有些挑战的是去重。如果我们不去重，那么我们会得到非常多的重复观测。...例如股票600128，如果它一共有100天的观测，那么我们会出现100个重复结果。为了去重，我们需要借助于data.table中的unique函数。 我们希望最终的输出是一个字符串向量： ?...代码第二行生成了一个新变量num。由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组，所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。...它是data.table内置函数之一，和unique几乎执行相同的操作，唯一不同的是，unique返回的是不重复的item（是一个向量），而uniqueN返回的是不重复的数量（是一个数字）。
tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...unlist()函数的作用，就是将list结构的数据，变成非list的数据，即将list数据变成字符串向量或者数字向量的形式。...滤除行 filter() ## 键操作 数据聚合 基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...为了提升性能，可以设置键，类似数据库的主键，方便二进制算法提取目标子集行。 ?
# [1] 4ncol(df1)#返回数值，多少列## [1] 3#名rownames(df1)#返回向量，行名## [1] "1" "2" "3" "4"colnames(df1)#返回向量，列名##...[1] "gene" "change" "score"#修改数据框就是修改向量#改行名和列名rownames(df1) 行/列的名colnames...(df1)[2] 子集取子集的本质还是按位置或者按逻辑值#筛选数值型df1[df1$score > 0,]#取出df1中#筛选test中，Species列的值为a或c的行test...首先考虑原因1.2，多搜索多尝试提示connection、download：网络问题提示writable、permission：权限问题，管理员方式打开R图片读取表格、fread函数input data.table
x中的元素依次进行是否小于0的判断，最后得到的也是一个向量，里面的元素是True或者是False的logical；所以当y【x】的时候，本质上就是对y这个新向量按逻辑值取子集，因此是有结果的。...areaSource=&traceId=当变量很多时，%in%是唯一的解决办法。...，如通过logical取子集时，善用!...\t"表示以tab（制表符）为分隔符b=data.table::fread('soft.txt',data.table = F)fread函数是一种较为智能的读文件函数，可以在日后实践中多尝试。...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔
我们在对多列标准进行筛选时，在之前我们还进行了一步非常重要的提取，也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段，而后生成一系列变量，这些变量的观测值只可能存在三种情况：醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...经过这样的处理我们才能进行上一期公众号所讲述的下一步：以多列标准进行筛选的操作。...上述结果可以看出，我们重新生成了很多被处理过的变量，都带有后缀_xtrct，下面让村长对这一行代码进行详细解析。...:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。...那么对于一个字符格式向量的处理，最好的选择就是stringr这个包，在这里我们为需要提取一部分字段的变量，运用str_c这个函数，对每一个变量名加入了后缀_xtrct，从而生成一系列新的变量名，也即是我们上文中生成的那个数据集
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。...2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...筛选hospital_spending_DT数据集中，State变量，满足"CA"、“MA”、"TX"内容的行。...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。
因为保存变量的时候可以把好几个变量保存到同一个Rdata里面. (1)在工作目录下新建文件夹，保存不同形式的文件 输入文件import。...2).读取ex2.csv ex2 <- read.csv("ex2.csv") ##读取进来的文件和原文件的差别：1.行名和列名不对（行名没有正确识别，列名多了一个）；2.列名中的符号变了;...###小技巧： 图片 # data.table 读取任何形式的文件 ，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...读取后是列表，然后对列表取子集。...但是y中有字符型向量，有数值型向量，所以本身文件有问题，平时自己处理文件的时候直接输出为数据框、列表都可以。不保存为矩阵。
，输出结果是该向量的平均值加2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码 。...") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数 （）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据 【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表 列表取子集 $ 数据框取子集 的txt格式 R语言特有的数据保存格式 #Rdata R语言中特有的数据储存格式，无法用其他软件打开 #保存的是变量（向量、...save(test,file="xxx.Rdata") >load() #加载 >load("xxx.Rdata") #不需要进行赋值 如x=load("xxx.Rdata") Rdata本身含有变量的不需要再进行赋值...::fread("soft.txt",data.table = F)#读取很智能，不会导致窜列 #### 4.rio包 可以读取任何形式，但有问题的文件仍有问题,根据文件的后缀读取,特殊 >import
data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 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。...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...(carrier,tailnum)] #但心里要清楚列索引接受的条件是含有列表的列表，而且这里的列表作为变量给出，而非data.frame时代的字符串向量。 行列同时索引毫无压力。...注意以上新建列时，如果只有一列，列名比较自由，写成字符串或者变量都可以，但是新建多列，必须严格按照左侧列名为字符串向量，右侧为列表的模式，当然你也可以使用第二种写法。
i 决定显示的行 DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) #新建data.table对象DT DT[2]...n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,....DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出x到之间的列作为子集，然后.SD 输出所有子集 DT[2:5, cat(y, "...with 默认是TRUE，列名能够当作变量使用，即x相当于DT$"x",当是FALSE时，列名仅仅作为字符串，可以用传统data.frame方法并且返回data.table，x[, cols, with...SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。
来自很久之前的官网文档。 data.table包提供了一个加强版的data.frame。它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。...语法格式： DT[i, j, by] 释义为对data.table对象DT，使用i选择行，然后按照by计算j。...(4), 4), V4 = 1:12) 使用索引i取子集 # 选择第3到5行 DT[3:5, ] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 C...(V4.sum=sum(V4)), by=sign(V1-1)] ## sign V4.sum ## 1: 0 36 ## 2: 1 42 # 跟上面一样，但给分组变量取一个新的名字...V2 ## 1: 2 C # 返回V1满足2，V2满足A,C的行 DT[, .(2, c("A", "C"))] ## V1 V2 ## 1: 2 A ## 2: 2 C 高级data.table
首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...eddi大神的意思是，原来inti_total_asset和issuing_scale是两个变量，现在要把他们stack起来，“堆成”一列，也就是这样： ?...(fund_name)] 其中的关键在于拼接函数c()，它将不同列的向量拼接成了一列。另外，这个操作是不是有点熟悉？...事实上，大猫把整个过程分解成了好几步，如果对于data.table包比较熟悉，完全可以在一行之内搞定所有事情，根本不需要把进行数据集的拆分、合并： ▶ t.final 的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。 我是大猫，咱们下期见！ 附：Stackoverflow的原始问题 ?
>ls("package:stringr")前提：要先把R包加载成功，才能用ls列出来 列出一个包都有哪些函数或数据 3.R语言里的符号 （）--函数、赋值和输出、先运行 []---向量、数据框...、矩阵取子集 [[]]---列表取子集 $ 数据框取列，列表取子集 <- 赋值 = 赋值，连接形式参数与实际参数 == 判断是否相等 !...逻辑值的否定 {} 多行代码 ：：包：：函数 4.认清函数和数据 · 只有数据才能被取子集！[] · 两个中括号前取子集一般是从列表中提取！...【数据框不允许重复的行名！会报错！先处理重复值，再设为行名！...用于读取/导出文件的R包 fread（）实现智能读取【data.table】 export（）导出【rio】 import_list---多个工作部的数据，引入
用data.table包处理多个事件日 本期课堂的核心代码只有下面5行（应用了data.table包的语法）： > car <- event[, { > ns 的所有行。 对选中的变量进行操作（第二行代码）。此处，所有的操作都用大括号{}包裹了起来。 对event按照stk.id进行分组（第三行代码）。...在这里，which(event.flg == 1)的意思是返回所有event.flg变量等于1的那些行的序号，很自然的，在这里 ns 应该是一个向量。...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量，vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加，double(1)指定输出的必须是一个标量（因为对于每个事件日
data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中的现有列创建新列。...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。 总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。...这两个库都提供了简单有效的方法来完成这些任务。 在我看来，data.table比pandas简单一点。 需要指出的是，我们在本文中所做的示例只代表了这些库功能的很小一部分。
# a是分组变量； dt data.table(a = rep(c("a", "b", "c"), each = 5)) # condition是条件；desireOutcome是希望获得的结果...其中，V1-V3分别表示对condition变量滞后0，1，2期的结果 Reduce函数 重点来了！...在使用shift函数后，我们实际上生成了三个向量，第一个向量只有条件成立时才为1， 第二个向量条件成立后的“滞后一期”才为1， 第三个向量只有条件成立后的“滞后两期”才为1。...于是很自然的，如果我们能将这三个向量相加，那么所有符合要求的行就都是1， 不符合的就都是0了。关键问题在于如果给我们一个list，使用什么方法能够把list的每个元素“一一对应”地加总呢？...它的参数“+”相当于把上图的V1-V3列进行加总并生成新的变量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
