解 题思路 在解决本问题的过程中我们需要用到data.table包！...另外，这个操作是不是有点熟悉？对，这个步骤和cast和melt函数的作用类似，只不过这里直接用了data.table自己的语句。...事实上，data.table也整合了reshape中的cast和melt函数，并且将cast函数升级为dcast，感兴趣的小伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后，接下来要做的工作就很简单了。...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...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如<em>何在</em><em>R</em><em>中</em>按照行进行处理。<em>R</em>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。
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。...R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...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。...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 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，最大的特点快。...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...； na.strings,对NA的解释； file文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors是否转化字符串为因子， verbose...，是否交互和报告运行时间； autostart，机器可读这个区域任何行号，默认1L,如果这行是空，就读下一行; skip跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart...",返回第一行，"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离
写 在前面 在目前为止所有小伙伴们向大猫请教过的R问题中，大猫总结了最常遇见同时也是比较难的三个问题，分别是（1）事件研究法；（2）分组回归；（3）滚动回归。...事件研究法在第一期中已经讲述，本期我们就来瞧瞧如何做分组回归~ PS：由于微信的限制，给大猫留言的小伙伴超过48小时后大猫就不能回复你们了。所以如果想联系大猫，可以按照文章最后的微信号加大猫微信哦。...现在我们逐一分析这一行代码。 keyby语句为data.table包中的分组语句，它能够对keyby中的每一个不同的值（这里为abcde）都分别跑一次回归。...as.list的作用就在于，它把原来“竖着”的系数给“拉平”了，无论最终结果会出现几个系数，统统放到一行中显示。...其中的原理是，data.table最终的输出必须是一个class为list的元素，符合条件的除了list自己，还包括 data.frame，data.table等。
” 解决方法 For循环 首先我们用R语言最底层的For循环进行函数的编写。我们定义向量长度为10000，重复运行1000次，测定计算其运行的中位数时长（为了防止极值对结果的影响）。...由于我们需要做的是向量中某一个元素与前一个元素的处理结果，那么只需要将元素往后进行移位，与原来的向量进行一一对应的处理即可，这样便达到了以向量进行处理的模式。...有鉴于此，C++可作为一种比较好的替代手段。R语言提供了一个很好的C++语言的接口，Rcpp包能够比较方便调用C++的语句进行操作。...总结 通过上面的运行效率排序可以发现： 我们也可以总结出以下两点： 在R语言中一般意义上的数据操作，能够向量化尽量进行向量化，For循环尽量避免使用。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
关于data.table的神奇之处以及它和其他工具（例如pandas）的比较，欢迎大家戳它的官网：github.com/Rdatatable/data.table....在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。 练习2：每天上涨和下跌的股票各有多少?...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）。...整个代码的执行顺序是：先选择行（逗号空白行），再分组（keyby语句），最后进行组间统计（num语句）。 我们的答案中，行、列以及分组三条语句各占一行，实际上这仅仅是为了让代码更直观。...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的
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，...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。...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。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....左手用R右手Python系列——数据合并与追加 长宽转换： 长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。
写 在前面 本期还是由村长来为大家供稿，这期讲一个村长遇到的关于data.table比较有趣的问题，希望大家支持！！ 问 题：i, j, by同时输入数字会怎样？...以mtcars这个R自带的数据集为例，我们知道mtcars[1]的运行结果，是选择这个数据集的第一行，结果如下： ? mtcars[1,1]的运行结果，是选择第一行第一列的元素，结果如下： ?...可见，在DT的i中输入一个数字和用一般的提取符号`[`只输入一个数字的结果完全一样，就是提取这个数据集中的某一行。...这时多了一列变量，变量名缺失，且只有一行观测值为数字“1”。 最后，我们将j中的1添加进去，代码与结果如下： mtcars[1, 1, 1] ?...结 果分析 从这样一段拆解当中，我们大致就可以明白为什么会出现这样的结果了，整体的运行思路就是：首先选出了第一行，而后在by中以一个变量名默认为NA的变量为基准，最后在j中生成了一个默认变量名为V1的变量
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 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，最大的特点快。...因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...； na.strings 对NA的解释； file 文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors 是否转化字符串为因子...; verbose 是否交互和报告运行时间； autostart 机器可读这个区域任何行号，默认1L,如果这行是空，就读下一行; skip 跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，...x %between% y x 任意的可以排序的矢量，可以用"<="<em>比较</em>的 lower 较低的范围； upper 较高的范围； y 长度<em>为</em>2的矢量或者列表,
readr是利用C++和RCpp编写的，所以执行的速度是相当快的，不过相对于直接用C语言写的data.table::fread()就稍微慢大概1.2-2倍左右。...数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括： （1）高级查询操作： select...(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...data.table还参考了NoSQL中流行的Key-Value形式，引入了setkey()函数,为数据框设置关键字索引。...对比操作 对比data.table 和 dplyr 的操作： 3. apply函数族 4. join 操作 5. 拼接操作 更多操作详情可查看data.table速查表。 八.
注意 I，本代码主要使用data.table包完成，关于data.table包的相应知识会在涉及的时候进行讲解。在以后的课堂中，我们会重点介绍data.table这个包。...加了这一行代码后，第二行代码中所有的操作都会对每个stk.id分组运行一遍（这一步很关键！）。 讲到这，大家一定会发现，上述代码的关键部分就在大括号{...}所括起来的内容。...我们一行一行来看： ns <- which(event.flg == 1); 这一行代码的作用找到每个股票的所有事件日的序号 ns。大家应该还记得在上一讲中我们用 n 来表示单一事件日的序号吧？...这也是一个比较常见的设定。 大猫用这个数据集在自己的surface pro 4 i5版上连续跑了三遍，每一次的耗时分别为： 79s 81s 82s 三次平均耗时在80秒左右。...最后，如果觉得大猫的R语言课堂有用，请多多支持关注哦！
大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们，同时向上几期的不尽人意之处表示歉意，我会继续努力哒！...（word segmanetation by R） 本期课堂所介绍的代码主要用于演示，对于处理小规模文本数据有效，但是如果你的文本数据“比较脏”，或者你希望写出一个R高手才能写出的代码，欢迎参考文末最后的终极版分词代码...不光在R中，在Python等语言中，结巴分词也是最优秀、使用最广的分词包之一。jiebaR是jieba分词的R版本，使用了Rcpp进行编写，充分利用了C++高效的特点。...data.table是当前R中最强大的数据处理包之一，在大猫课堂中，所有的数据处理都要使用到data.table。...安装代码如下： install.packages("data.table") 3）安装包magrittr 我们在这里只用到magrittr包的一个功能，即"%>%"操作符。"
在本文中，我们将详细介绍如何在Python中进行文件的读写、追加和删除操作，并给出一些应用场景。文件读取在Python中，可以使用open()函数来打开一个文件，并返回一个文件对象。...)# 关闭文件file.close()在上述示例中，我们使用open()函数打开了一个名为example.txt的文件，并指定打开模式为"r"，表示只读模式。...然后，使用write()方法向文件写入了一行文本。最后，我们使用close()方法关闭文件。需要注意的是，使用写入模式打开文件时，会清空文件原有的内容，并将新的内容写入文件中。...我们使用open()函数打开一个文件，并指定打开模式为"r"。...通过文件操作，我们可以读取上传的文件内容，并将文件写入服务器中；同时，也可以从服务器读取文件，并提供给用户进行下载。结论文件操作是Python编程中基本的技能之一。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...可见order用法 subset()在数据集中非常好用，which是针对较小的数据筛选，比较低纬度的数据筛选时候可以用的。 subset=which+数据集操作 which=order+多变量运行。...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。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...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。
幸运的是，有几个R包可以提供很大的帮助： tidyr包允许你对数据进行整理，而数据的整理就是看哪一列的数据是变量，同时观察每一行的结果，其本身会把你原来得到的数据转换成易于操作的数据。...如果想要深入学习dplyr包，你可以在这里收听一下数据操作的课程，同时也可以查阅一下这张小抄。 当你在执行一个繁重的争论任务的时候，data.table包将是你的好帮手。...数据可视化操作 有一样东西使得R成为一个强大的工具就是强大的数据可视化能力。对于执行R的数据可视化，也许gglpot2包是大家了解的最多的包，而且初学者都必须学习的。...这里有几个在通常情况下都比较好的HTML小器具的例子，以及固体文件有讲到怎样常见属于你自己的可视化操作（不是阅读相关书籍，就是观看相关视频）。...最后，再一次在R-bloggers.com访问我们来阅读最新消息以及来自R社区的教材和相关博客。
毫无疑问的指向data.table 包中的fread。 它有两个优点： 效率飞速，自带多线程操作； data.table 格式很好地节约内存。 可是，300多G 对我来说还是有些大了。...而如snowfall 等并行处理的包，似乎无法处理readLines 这种文件链接，在我的测试中，每次并行循环都会重建链接，也就是若干个前N 行的文件。 1.2-将数据拆分 那么该如何来并行呢？.../Input/split/xx_raw_ # -l 设置拆分文件的行数 # -a 用于设置后缀长度，后缀使用字母a-z # -a 2 则后缀为 aa,ab,ac ...ba,bb ... zz 使用脚本同时处理若干个文件即可...：(13条消息) R语言的稀疏矩阵学习记录_徐洲更hoptop的博客-CSDN博客[2] 3-写成脚本分别投递 在[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 我们提过用脚本执行R 命令。...我一共拆分成了100个文件，如何做到同时并行10个脚本呢？也就是1..10,11..20等等，10个为一组。 比如这样的脚本： for i in `seq 10 10 100` do cat .
网上有很多大神提供了许多建议和方案，包括 Hadley Wickham在其《Advance R》里第最后一章也专门论述了如何提高R的运行效率，今天我们就以站长的这段代码为例，来评测一下各种方法的运行效率...为了单纯验证wCorr和cor.test的执行效率，我单独把两个函数拿出来只做计算用，因为这样不涉及data.frame操作所耗时间，可比性更强一点，代码如下，首先是R base里cor.test函数的运行结果...被誉为神包，在数据索引上的效率远远高于dataframe，因此我们继续尝试直接把lung.csv读取为data.table，然后直接用函数操作， 结果如下： 可以看到有一定效果，但不是很明显，仅仅提升了...第五招：多线程并行运算 经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理
相比之下，markdown不仅对于代码有着先天的支持，而且只要在第一次设定好css，以后每次编辑的时间几乎为零，直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页，简直美滋滋！...注：Matt 把 data.table的语法归纳为 DF[i, j, by]。...这里的关键在于，在第一种方法中，每为新的一行赋值，data.table就要重新复制一遍DT，也就是说，第一种方法的运行过程中，DF被复制了1000遍！...一个更极端的例子是，加入你在 4G 内存中 装下了一个 3G 的数据集，这时你想要删去其中的一列都是不可能的，因为在data.frame中，哪怕删除操作都会导致数据集的复制！...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有
在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...pandas使用groupby函数执行这些操作。对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。 示例4 让我们进一步讨论前面的例子。...示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。...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。...它们提供了许多函数和方法来执行更复杂的操作。 感谢您的阅读。如果你有什么反馈，请告诉我。
如文件存在，则清空该文件，再写入新内容 a 以追加模式打开文件（即一打开文件，文件指针自动移到文件末尾），如果文件不存在则创建 r+ 以读写方式打开文件，可对文件进行读和写操作。...该模式只对Windows或Dos有效，类Unix的文件是用二进制模式进行操作的。...where为0表示文件开始处，这是默认值 ；1表示当前位置；2表示文件结尾。 f.tell() 获得文件指针位置。 f.truncate([size]) 截取文件，使文件的大小为size。...f.writelines(list) 把list中的字符串一行一行地写入文件，是连续写入文件，没有换行。...) #以读方式打开文件，rb为二进制方式(如图片或可执行文件等) print 'read() function:' #读取整个文件 print filehandler.read
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