首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R按多列聚合并保留所有列的data.table

data.table是一个在R语言中进行数据操作和分析的包。它提供了一种高效和灵活的方式来处理大型数据集。在data.table中,可以使用多个列对数据进行聚合操作,并且保留聚合操作所涉及的所有列。

对于给定的data.table对象,我们可以使用by参数来指定需要按照哪些列进行聚合操作。例如,假设我们有一个data.table对象dt,其中包含列A、B和C,我们想要按照列A和B进行聚合,并保留所有列,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
dt[, .SD, by = .(A, B)]

在这个代码中,.SD表示选择所有列,而.()函数用于指定需要按照哪些列进行聚合。这样,我们就可以按照列A和B进行聚合,并且保留所有列。

data.table的优势包括:

  1. 高效性:data.table采用了一些优化技术,例如按引用复制、二进制文件读取和写入等,使得它在处理大型数据集时更加高效。
  2. 简洁性:相对于其他R包(如dplyr),data.table提供了更简洁的语法,可以更轻松地进行数据操作和分析。
  3. 内存管理:data.table可以根据需要在内存中加载和保存数据,可以有效地处理内存不足的情况。
  4. 并行计算:data.table支持并行计算,可以加快处理大型数据集的速度。

data.table的应用场景包括:

  1. 数据清洗和预处理:通过使用data.table的强大功能,可以更快速地对大型数据集进行清洗和预处理,以便进行后续的数据分析和建模。
  2. 数据聚合和汇总:data.table可以轻松地按照多个列进行聚合操作,并且保留所有列,适用于需要对数据进行分组统计和计算的场景。
  3. 数据合并和连接:data.table提供了一些快速和灵活的方法来合并和连接数据集,可以方便地进行数据集之间的关联分析和合并操作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. TDSQL:腾讯云的分布式关系型数据库,适用于高并发和大容量数据存储的场景。产品介绍链接
  2. CVM:云服务器,提供高性能、可靠的虚拟服务器环境。产品介绍链接
  3. COS:对象存储服务,用于存储和处理海量数据。产品介绍链接

请注意,以上链接仅供参考,并非直接与亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商有关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言指定取交集然后合并多个数据集简便方法

思路是 先把5份数据基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法,很短代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件文件名,用到命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...TRUE,则返回文件<em>的</em>完整路径,如果设置<em>的</em>为FALSE则只返回文件名。...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表,5份数据分别以数据框<em>的</em>格式存储在其中 最后是<em>合并</em>数据 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理数据,但是自己平时用到<em>的</em>数据格式还算整齐,基本上用数据框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。

7.1K11
  • 问与答62: 如何指定个数在Excel中获得一数据所有可能组合?

    excelperfect Q:数据放置在A中,我要得到这些数据中任意3个数据所有可能组合。如下图1所示,A中存放了5个数据,要得到这5个数据中任意3个数据所有可能组合,如B中所示。...图1 (注:这是无意在ozgrid.com中看到一个问题,我觉得程序编写得很巧妙,使用了递归方法来解决,非常简洁,特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享!)...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合数据在当前工作表...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在中...代码图片版如下: ? 如果将代码中注释掉代码恢复,也就是将组合结果放置在中,运行后结果如下图2所示。 ? 图2

    5.6K30

    data.table包使用应该注意一些细节

    as.matrix作用于data.table时会调用as.matrix.data.table,有一个rownames参数可以指定保留为行名 矩阵转换成data.table时可以保留列名   在...as.data.table函数中同样有一个rownames参数,设置为T可以将行名保留下来作为data.table 不建议set和for循环一起使用   虽然set可以在内存上直接改变数值,但在R...  类似于集合运算,data.table中fintersect, fsetdiff, funion,fsetequal函数能对不同数据框行求交集,差集,并集等 可以直接对分隔符进行分割   应用...tstrsplit函数可以将一按照分隔符分成,函数返回是一个列表,举例:DT[, c("c1", "c2") := tstrsplit(x, "/", fixed=TRUE)][],将x按照/...分隔,分割成c1,c2两 支持类似于SQLs分组运算   带有rollup, cube, groupingsets函数 参考资料 data.table 1.11.2 manual:https://cran.r-project.org

    1.5K10

    Excel公式练习44: 从中返回唯一且字母顺序排列列表

    本次练习是:如下图1所示,单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格,其中有重复值,要求从该单元格区域中生成字母顺序排列不重复值列表,如图1中G所示。 ?...Range1,""",COUNTIF(Range1,"<"&Arry4)),0)) 实际上,这是提取唯一且字母顺序排列标准公式构造...然而,我们得到结果数组将是一维数组且包含元素与二维区域中元素完全相同。...而它们都引用了Arry1: =ROW(INDIRECT("1:"&COLUMNS(Range1)*ROWS(Range1))) 名称Range1代表区域有4行5,因此转换为: ROW(INDIRECT...唯一不同是,Range1包含一个4行5二维数组,而Arry4是通过简单地将Range1中每个元素进行索引而得出,实际上是20行1一维区域。

    4.2K31

    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

    最常见合并函数就是merge,还有sql方式(常见合并方式可见: R语言数据集合并、数据增减、不等长合并 )。...—————————————————————————————————————————————— 六、额外参数(来源:R语言data.table速查手册) 1、mult参数 mult参数是用来控制i匹配到哪一行返回结果默认情况下会返回该分组所有元素...返回匹配到键值所在(V2)所有包含变量值A或D所有行: DT[c("A","D"), nomatch = 0] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2: 2 A...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长指标,data.table中如果进行遍历呢? data[,1]是不行,选中方式是用列名。...参考文献: 些许案例,代码参考自以下博客,感谢你们辛勤: 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

    8.5K43

    R-rbind.fill|数不一致多个数据集“智能”合并,Get!

    Q:多个数据集,数不一致,列名也不一致,如何合并,然后保留全部文件变量并集呢? A:使用 rbind.fill 函数试试!...数据集合并时,可以根据merge 或者 dplyr函数包merge系列函数决定连接方式,达到数据合并需求。...但是合并时常用rbind,限制条件有点多,发现plyr包rbind.fill 函数能比较好解决这个问题。...data1,data2,data3 数不一致,列名也不一致,现在需要按行合并,可能问题: 1)rbind: 是根据行进行合并(行叠加)但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c数必需相等。...2)数相同时候,变量名不一致也会合并,导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 数不一致多个数据集,需要按行合并,尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill

    2.8K40

    R语言机器学习之构建并操作Task(2)(mlr3包系列)

    上一期讲到taskcol_roles信息,这个是用来储存各角色,接下来咱们用实例学习如何操作该对象: library(mlr3) mtcars[1:5,1:3] # 查看mtcars数据集(前五行...,前三),该数据集列名就是车型号 #我们把mtcars前3转化为“data.table”,并保留行名 data = as.data.table(mtcars[, 1:3],keep.rownames...= "mpg") # 当保留原数据集行名时,taskfeature就会多出一个名叫“rn“,代表rownames task$feature_names # [1] "cyl" "disp"...中 task$feature_names # [1] "cyl" "disp" task$select(c("disp")) #只保留disp这个feature task$filter(1:3) #...只保留1到3行数据 task$head() # 查看数据 task$cbind(data.table::data.table(foo =letters[1:3])) # 合并数据,也即添加一新数据

    53810

    R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

    说了这么,绕了这么大弯子想干啥呢,没错今天又要给自己升级新技能啦,这次主角儿是 data.table 一个R语言高性能数据处理包,一个包可以涵盖以上所说数据处理大部分内容,而且操作高度抽象化话...data.table 1、I/O性能: data.table被推崇重要原因就是他IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指,这里以一个1.6G2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何,...注意以上新建时,如果只有一,列名比较自由,写成字符串或者变量都可以,但是新建,必须严格按照左侧列名为字符串向量,右侧为列表模式,当然你也可以使用第二种写法。...数据合并data.table数据合并方式非常简洁; DT <- data.table(x=rep(letters[1:5],each=3), y=runif(15)) DX <- data.table...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melt/dcast函数以及tidyr中gather/spread函数。

    3.6K80

    R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

    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升级版,用于数据框格式数据处理,最大特点快。...将一个R对象转化为data.tableR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...,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,skip="string",那么会从包含该字符行开始读; select,需要保留列名或者号,不要其它...x到之间列作为子集,然后.SD 输出所有子集 DT[2:5, cat(y, "\n")] #直接在j 用cat函数,输出2到5y值 DT[, plot(a,b), by=x] #直接在j用plot...(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间x分组,输出max(y),对y到v之间求最小值输出。

    5.9K20

    VLookup及Power Query合并查询等方法在大量数据匹配时效率对比及改善思路

    ,分别对四种方法建立单独工作簿,每次仅打开一个工作簿进行独立操作,如下图所示: 公式法统一在第一行写上公式,然后统一向下扩展填充至所有行,从开始填充起计算至填充完成时间,如下图所示:...四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,常用全匹配公式写法如下图所示: 2、Index+Match函数,常用全匹配公式写法如下图所示: 3、Lookup函数,常用全匹配公式写法如下图所示...: 4、Power Query合并查询,常规表间合并操作如下图所示: 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行同时填充(Power Query数据合并法单独执行数据刷新...那么,如果我们只用Match一次把位置先找出来,后面所有都直接用这个位置去提取相应值,会怎样?...七、结论 在批量性匹配查找数据情况下,通过对Index和Match函数分解使用,先单独获取所需要匹配数据位置信息,然后再根据位置信息提取所需数据,效率明显提升,所需匹配提取数越多,

    4.7K20

    r」dplyr 里 join 与 base 里 merge 存在差异

    r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻,但实际上上面我构造数据集是有点特别的:前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接...一般工作情况下,不同数据子集都存在可以连接,所以无论上述哪种方法都可以胜任工作。...但特殊情况下,即类似我上述构造数据集:数据子集不是所有但两两之间都存在共有的,但按照一定顺序确实能够将其合并。...如果 be_join 不为空,进行如下循环: 如果存在,则将这个子集和 to_join 共同合并 如果不存在,使用循环位移一位,将当前 be_join 第 2 个子集移动为 第 1 个。...检查 be_join 第一个子集与 to_join 存在共同 等待循环结束 我们可以查看结果: to_join[, c("r1", "r2", "r3", "r4", "r5")] #> r1

    1.6K30

    数据流编程教程:R语言与DataFrame

    此外,separate和union方法提供了数据分组拆分、合并功能,应用在nominal数据转化上。...(): 变量选择 filter(): 行名称分片 slice(): 行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量汇总统计,通常结合...gruop_by()使用 arrange(): 行排序 (2)关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join...(x, y): 所有 x 在 y 中匹配部分 anti_join(x, y): 所有 x 在 y 中不匹配部分 (3)集合操作 intersect(x, y): x 和 y 交集(行) union...data.table完美兼容data.frame,这意味着之前对data.frame操作我们可以完全保留,并且支持更多方便数据操作方法。

    3.9K120

    R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

    数据框数据框创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...(df1$score) #对取出向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数,数)单元格df1[2,] #取出第二行所有内容df1[,2] #取出第二所有内容,同df1$df1[...c(1,3),1:2] #取出第1、3行1、2数据,取时候需要组织成合适向量df1[,-ncol(df1)] #删去最后一,"-"意义同向量列名或行名取子集df1[,"gene"] #取出列名为...) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为...right_join(test1,test2,by="name") #以右边为准full_join(test1,test2,by="name") #两表所有的数据合并semi_join(test1,test2

    7.8K00

    懒癌必备-dplyr和data.table让你数据分析事半功倍

    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里面自带基础包函数进行数据分析了!!...) 选择V1,V2,V3数据 select(df,V1:V3) 选择V1到V3所有数据 t<-select(df,-c(V1,V3)) 选择除了V1,V3以外所有 distinct(...作为课代表我来帮大家简单总结一下: 我们都知道R有个令人诟病缺点就是跑起来耗内存,data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了!...data.table这个包语法用起来稍微有点奇怪(哈哈~), 但是速度亲妈快啊!!小伙伴们一定不能错过绝世好包! 铺垫了这么,来来来,数据分析神器data.table走起来!!..."B")] 使用j DT[,v1] #选择v1 那如果我要选择呢,大家注意一下这里不是用c()来选取了, 而是通过.()来选取,注意前面有一个”.”号,所以我说data.table语法有点奇怪呢

    2.4K70

    生信技能树 Day8 9 GEO数据挖掘 基因芯片数据

    生信技能树 图表介绍 热图 散点图 箱线图 火山图 理解logFC 主成分分析 PCA样本类图 基因芯片差异分析起点是一个取过log表达矩阵,得到数据后先看下有没有取log GEO背景知识 数据库介绍...如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法,有现成可以用来分组 Group = pd$ #列名 }else if(F){ # 第二种方法,眼睛数,...这里可能返回三种情况 第一、二种情况,返回提示复制框中代码运行 若报错显示library包不存在就自己装一下 library(hgu133plus2.db);ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL...) #把R包里注释表格变成数据框 } 方法2 读取GPL网页表格文件,取子集 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...,只保留行内差别,不保留行间差别,会把数据范围缩放到大概-5~5之间 breaks = seq(-3,3,length.out = 100) #设置色带分布范围为-3~3之间,超出此范围数字显示极限颜色

    29821

    能不能让R行处理数据?

    data.table是目前R中人气最高数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关问题,可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。 提 出问题 好啦,开始上课!...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拆分、合并: ▶ t.final <- t1[, ":="(mean.scale...(fund_name)][is.finite(mean.scale)] 提示:把<em>所有</em>步骤打包成一步<em>的</em>关键在于“:=”符号<em>的</em>运用。 本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何在<em>R</em>中按照行进行处理。...<em>R</em><em>的</em>数据处理哲学是向量,是<em>列</em>,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>向量拼接成一个向量。 我是大猫,咱们下期见! 附:Stackoverflow<em>的</em>原始问题 ?

    1.4K20

    从零开始异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

    增加一 在$后面写一个不存在列名表示增加一 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1",..."r2","r3","r4") #只修改某一行/名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # | 或符号前后不可以连接字符,只能用于数字,逻辑值 两个数据框连接 test1 <...,sort = T) #左连接,即新合并数据框中,保留test1中保留选中name所有元素,新数据框中没有的数据显示NA,sort表示排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接,即新合并数据框中,保留test3中保留选中name所有元素,新数据框中没有的数据显示NA,...sort表示排序 merge(test1,test3,by.x='name',by.y = 'NAME', all = T) #取两个表合集 #调整数据框中顺序,可以用重新取子集方式 a

    1.8K20

    Day05 生信马拉松-文件读写

    文件读取1.1 R能读取文件格式图片1.2 .txt文件读取常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2...= F) 表格文件读入到R中就得到一个data.frame,在R中对data.frame修改不会同步到表格1.4 读取非工作目录下文件read.csv("import/gene.csv") import.../"为上一级文件,可叠加1.6 补充内容1.6.1 数据框不允许重复行名图片解决方案: ①先不加row.names参数读取 ②处理第1重复值(去重、均值、合并为一行等) ③将第1设为行名1.6.2...用于文件读取/导出packages图片3.1 data.table:soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F)每次要默认标注“data.table...= F3.2 rio包使用library(rio)#读取 import文件必须要写对后缀soft = import("soft.txt")#读取工作簿excells2 = rio::import_list

    20520
    领券