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基于向量的data.table多变量行子集

是指使用data.table库中的向量操作来对数据表进行筛选和子集化的方法。data.table是一个在R语言中用于高效处理大型数据集的扩展包，它提供了一种快速、灵活和内存高效的数据处理方式。

在data.table中，可以使用向量操作来选择满足特定条件的行，并且可以同时使用多个变量进行筛选。这种基于向量的操作可以大大提高数据处理的效率和灵活性。

优势：

高效性：data.table使用了一些优化技术，如按引用复制、二进制搜索和自动索引等，使得它在处理大型数据集时具有出色的性能。
灵活性：通过使用向量操作，可以方便地对数据表进行复杂的筛选和子集化操作，满足不同的分析需求。
内存高效：data.table使用了一些内存管理技术，如按引用复制和内存预分配等，使得它能够高效地处理大型数据集，减少内存占用。

应用场景：

大数据处理：由于data.table的高效性和内存高效性，它非常适合处理大型数据集，特别是在需要进行复杂筛选和子集化操作时。
数据清洗和预处理：使用data.table可以方便地对数据进行清洗和预处理，如去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
数据分析和建模：data.table提供了丰富的函数和操作符，可以方便地进行数据分析和建模，如聚合、排序、分组、合并等。

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相关搜索:删除基于其他变量的行子集 R data.table:根据行值的大小子集data.table/dataframe 基于列的值设置行的子集子集data.table by condition，但保留属于group的所有行如何使用data.table的逻辑行对数组进行子集？R:基于字符向量选择sqlite数据库的子集 R //基于名称的子集矩阵行和列如何通过group应用条件来子集data.table中的行？基于R中的向量重复矩阵的行基于唯一ids的字符变量的R子集基于PySpark的线性支持向量机多类分类基于字符向量和数值向量对R中的变量求值，动态创建变量在函数中包含子集计算的data.table行上滚动应用如何在data.table中修改列表(或向量)类型的变量？根据其他变量中的条件值按一个变量设置data.table子集基于超过阈值得到多仓的交易策略向量 R:如何使用成对的开始、结束行序列创建data.table的动态子集基于向量重新排列数据帧行的顺序基于因子变量的数据集子设置，可生成与因子长度一样多的子集如何在R中基于多变量的数据框子集

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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a<-fread("soft.txt",data.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

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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。

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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。

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

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。 ?

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R语言基础-02（数据框、下载包）

# [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) 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 <- read.csv...("data/input.csv",header = T,row.names = 1,sep = ",")#sep:"," " " ";" "/t"read.table()library(data.table

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生信技能树 R语言入门第一周总结

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

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

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。

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R语言：data.table语句批量生成变量

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

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

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。

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十、文件读写

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。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

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。

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Learn R 函数和R包

，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 <-...(原文件名,file="xxx.txt") #把该文件导出为名为xxx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

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能不能让R按行处理数据？

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 <- t1[, ":="(mean.scale...R<em>的</em>数据处理哲学是<em>向量</em>，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中<em>的</em>关键，就在于运用 c() 函数把不同<em>的</em><em>向量</em>拼接成一个<em>向量</em>。我是大猫，咱们下期见！附：Stackoverflow<em>的</em>原始问题 ?

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Jelys Note之生信入门class5

>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

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「R」data.table 包功能特性学习

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

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【进阶】Next N rows when condition is TRUE

# 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。

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35行代码搞定事件研究法（下）

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 <- which(event.flg...此处，我们没有添加任何条件，因此默认选中event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

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5个例子比较Python Pandas 和R data.table

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。

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