这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....使用R语言, 通过data.table创建数据框. library(data.table) set.seed(123) DT data.table(V1=c(1,2),V2=c("A","B","...也可以根据loc进行提取 # loc 根据行名 df.loc[1] # 注意, python从0开始 也可以根据iloc进行提取 # iloc 根据行号 df.iloc[1] 注意, iloc是根据行号..., loc是根据行名 选择多行 df[3:6] # 3包括, 6不包括 同上: df.loc[3:5] ?
使用head和tail命令（当你知道行号在文件的前几行时）： head -n N filename.txt | tail -n 1：输出文件filename.txt的第N行，适用于行号较小的情况。...使用grep命令（如果行包含特定的文本）： grep 'pattern' filename.txt：输出包含特定文本pattern的所有行。使用-n选项可以显示行号。...使用nl命令（带行号查看）： nl filename.txt：显示文件filename.txt的所有行，并带上行号。然后你可以手动查找到指定的行。...使用cat与-n选项： cat -n filename.txt：类似于nl，cat -n命令也会输出文件的每一行，并在行首显示行号。...选择哪种方法取决于你的具体需求和文件的大小。对于大型文件，建议使用awk或sed，因为它们在处理大文件时更高效。
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...； 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选项，也可以是一个字符... 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后....参考文献 data.table包manual：https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf
i 进行操作 按条件选择行 、 =、%in%、!...(b = y)] a b x 1: 3 b 3 2: 1 c 2 3: 3 b 1 条件选择组合 ? > dt_a[dt_b, on = ....输出R环境中名为dt的数据框为.csv文件 foverlaps() foverlaps() 格式 foverlaps(x, y, by.x = if (!...其他 nomatch = NULL 返回匹配得上的部分 setkey() 设置匹配索引 参数which = TRUE 是只返回两个数据框匹配情况的行号 参数mult = "first" 是返回x中第一次匹配上的行...foverlaps(x, y, type="any", mult="first") ⚠️：如果x和y索引的列名称不同时，在foverlaps()内加上一行参数 by.x =c("", "", "")
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重，而unique()只能对整个数据框进行去重...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进： ?...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...不过随着视野的开阔，发现确实有必要深入了解这个高性能包，尽管有点儿颠覆R的传统风格，但是性能和效率的提升可以弥补这一点。...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。
（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...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 =...—————————————————————————————————————————————— 六、额外的参数（来源：R语言data.table速查手册） 1、mult参数 mult参数是用来控制i匹配到的哪一行的返回结果默认情况下会返回该分组的所有元素...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包...dplyr和data.table，你选哪个？
分析： 这题和Ex-2非常类似，唯一的不同就是分组变量多了一个：对于每个交易日，我们不仅需要根据涨跌updown分组，还要根据交易所分组。...分析： 本题仍旧是Ex-2的拓展，只不过要求我们进行行选择操作。在data.table的dt[i,j,by]语法中，i代表行选择操作。...data.table只会选择为True的那些元素。 在data.table的dt[i, j, by]语法中，先执行行选择操作i, 再执行分组操作by, 最后执行列操作j。...注意以上运算的结果是一个取值为True或False的向量，data.table最终会挑选出为True的那些行。 我们仍旧使用ifelse函数生成updown这个变量。...ifelse(ret > 0.05, "up5%+", "down5%+")的意思是，如果条件（ret > 0.05）成立，那么取值up5%+，否则取值down5%+.
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。...（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。
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。...； 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选项...key 设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table TRUE返回data.table...； sep2 对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol 行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"...manual: https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...性能 比较以下各种需求的效率， 详细代码，见每个柱子图上方， ---- 评估结果 groupby 可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl...等在groupby时是一个不错的选择，性能超越常用的pandas，详细， 0.5GB数据 groupby 5GB数据 groupby 50GB数据 groupby join 同样可以看到Python...中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table、Python中的
在往期的公众号文章，都提到了data.table的主要语句DT[i, j, by], 简而言之，i 用来选择或者排序，by 用来分组，j 用来运用函数进行处理。...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： ?...问 题解析 为了弄清楚这个问题，我们根据i, j, by运行的顺序：“先i，再by，最后j”，将i, j, by拆解进行分析。...首先，我们单独看i只有一个1的情况下是什么运行结果，为了让运行出来的代码被认定是data.table的格式，我们在j中加入.SD（不清楚.SD用途的小伙伴可以查看data.table的manual，或者查看笔者上一篇推送用...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。
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?...这是因为data.table的第一个语句用来对列进行选择，由于我们这里需要对所有列进行统计，所以不需要进行任何操作。 keyby用来进行分组，是整个代码的核心。先来看keyby = ....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
例如代码DF[2:3, sum(B), by = group]，其中i的部分为2:3，表示对行的选择；j的部分为sum(B)，表示对列进行运算；by的部分对应by = group，表示按照变量group...选择、运算、分组，三个截然不同的命令被完美的整合到了DF[i, j, by]的语法中，更妙的是，上一步运算的结果可以直接作为下一步的输入数据集！...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！...的帖子中，一个用户需要处理以下数据集（这里只显示前6行） ? 他想首先按照gene_id分组，然后分别计算特定变量的极值和均值。...这个用户一开始使用lapply和do.call函数，不仅计算时间很长（30 min！），而且代码特别难看： ? 而使用data.table,则简直是一阵春风： ?
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。...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...请观察在上面这个抽象后的代码，大家应该可以看出我们对event数据集做了三件事情，具体分别为： 选取event中所有的行（第一行代码）。此处，我们没有添加任何条件，因此默认选中event的所有行。...= r, rm = rm, date = date)) %>% rbindlist() }, by = stk.id] 最上面三行注释用来描述数据结构，如果去掉的话，所有代码加起来35行都不到...注意，此时最终得到的cunsum应该是一个和ars长度相等的向量。 如果我们希望对每个股票的CAR进行T检验，那么代码就为： ttest <- car[, .
这个研究里面的转录组数据是通过RNA测序（RNA-seq）技术获得的，这些数据来自两个不同的细胞类型：树突细胞（Dendritic Cells, DCs）和巨噬细胞（Macrophages），以及它们在不同实验条件下的反应...data.table = F) data=data[!...上面的热图代码是： dat[1:4,1:4] cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),1000))#apply按行（'1'是按行取，'2'是按列取）取每一行的方差，从小到大排序...pDCs=c('Siglech', 'Clec10a', 'Clec12a') , monocytes=c('Ly6c2' , 'Spn'), neutrophils=c('Csf3r'...反正我基本上没有遇到过这样的需求，上面的热图就是没有选择横向基因层面归一化，而是直接可视化log的CPM值，其实也可以做依据纵向的样品的归一化，但是因为巨噬细胞和树突细胞特异性基因并不多，而且表达量差异悬殊
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 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，它使用[]...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。.../R/dataset/product-toy-tests.csv") 如果查看表格信息，你会发现它和data.frame没什么两样： product_info #> id name...是选择行而不是列： product_info[1] #> id name type class released #> 1: T01 SupCar toy vehicle yes...构建子集时，能够自动根据语义计算表达式，因此可以直接使用列名，像with()和subset()那样。
问题提出 在data.table语句中，i是用来进行行选择的重要组成部分，很多情况下我们都需要以很多列的同一个特殊值进行行的选择，大多数情况下，我们可能会针对所有的变量逐一写出条件，例如a==1&b==...但这样的表达式很多时候并不方便和简洁，有时甚至会出现许多问题。首先来看看下面这个数据： ?...在这里如果对每一个条件进行输入，需要输入20多个变量的判定，而且这里的变量名非常的脏，不利于变量名的输入。...这样我们把这两个条件合并在一起，然后配套上data.table的语句，就成了我们一开始出现的那条代码： clinic <- clinic[rowMeans(clinic[, 31:52] == "醛固酮...= "继发性醛固酮") == 1] 写在结尾 应用好对象格式是R语言编程中的精髓之一，在这个例子中就很好的利用了对象格式里面的格式性质，做了一些适当的变通处理，让数据处理过程变得更加巧妙和方便，这点大家可以在以后的数据处理中做更多的尝试和思考
TIPS： 1、转录组数据不能直接套芯片的流程，错套的第一个表现就是dim结果是 行 为0 2、non-coding和普通array可以统一处理，但不能做富集分析，富集分析需要用编码蛋白做，或者先靶基因预测然后再做富集分析...一般弃用，非要用的话就处理原始数据 4、boxplot范围落在0-4之间可能是运行了两遍log 5、Bioconductor的注释包，用find_anno(gpl_number)提示信息来找，包括全部注释R包...在文章里说清楚即可 c.换富集方法，GSEA也可以做kegg富集 d.调参数maxGSSize = 500，默认参数，表示500个以上的通路不考虑，可以调大 13、探针去除的三种方式 a.随机去重 b.取行和...="";table(k2) ids = b[k1&k2,] 16、筛选下载数据中的部分样本进行数据分析 library(stringr) # 方法1：按照行号，能数的时候可以自己数行号 keep = c...(1,2,5,6) exp = exp[,keep] pd = pd[keep,] # 方法2：按照逻辑值，根据自己的数据特点编写: # 可以是提取要保留的数据有的，也可以是不要的数据有的 # 无论如何设置
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。...通过设置循环，每次固定读取一定行数的文件，并设置循环退出条件为读取结果为零即可： while( TRUE ){ # read genotype tmp R编程19-请珍惜R向量化操作的特性]] 吗？ 我们将它们直接转型成对应矩阵就好，相当于重新创建了矩阵，接着将矩阵设计成和原矩阵相同的长宽属性。...拓展读物 比如：Exploring, Visualizing, and Modeling Big Data with R (okanbulut.github.io)[5] 就提到了包括data.table...而且简单的数据处理，linux 中的sed 或awk 也是不错的选择，csvtk 也是一个很好用的软件。 ps：感觉我的这期翻译味好重，奇怪了。
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