R语言数据分析利器data.table包—数据框结构处理精讲

R语言数据分析利器data.table包—数据框结构处理精讲

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。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。

和data.frame的高度兼容

DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6),
v=1:9)



下面DT都是用这个data.table

可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。

DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6),
v=1:9)

DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6),
v=1:9)

DF

DT

identical(dim(DT), dim(DF)) # TRUE

identical(DF$a, DT$a) # TRUE

is.list(DF) # TRUE

is.list(DT) # TRUE

is.data.frame(DT) # TRUE

不过data.frame默认将非数字转化为因子；而data.table 会将非数字转化为字符



data.table数据框也可使用dplyr包的管道，这里不作阐述。

data.table常用的函数

as.data.table(x, keep.rownames=FALSE,
...) 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="id",行名保存在"id"行中。

DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
#新建data.frame DF

DT=as.data.table(DF,keep.rownames=TRUE)



setDT(x, keep.rownames=FALSE, key=NULL,
check.names=FALSE) 把一个R对象转化为data.table，比as.data.table快，因为以传地址的方式直接修改原对象，没有拷贝

copy(x) 深度拷贝一个data.table，x即data.table对象。data.table为了加快速度，会直接在对象地址修改，因此如果需要就要在修改前copy，直接修改的命令有:=添加一列，set系列命令比如下面提到的setattr,setnames,setorder等；当使用dt_names
=
names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names
<-
copy(names(DT))直接copy列名，这样不必copy整个data.table。

kDT=copy(DT)  
#kDT时DT的一个copy

rowid(..., prefix=NULL)
 产生unique的id，prefix参数在id前面加前缀



setattr 设置DT的属性，setattr(x,name,value)
x时data.table,list或者data.frame,而name时属性名，value时属性值，setnames(x,old,new)，设置x的列名，old是旧列名或者数字位置，new是新列名

setcolorder(x,neworder) 重新安排列的顺序，neworder字符矢量或者行数

set(DT,rownum,colnum,value)直接修改某个位置的值，rownum行号，colnum，列号，行号列号推荐使用整型，保证最快速度，方法是在数字后面加L，比如1L，value是需要赋予的值。比：=还快，通常和循环配合使用

至于这个操作究竟有多快，可以看一下(参照官方manual的命令），另外个人觉得最牛的三个函数是set(）,fread,和fwrite

fread

fread(input, sep="auto", sep2="auto", nrows=-1L, header="auto",
na.strings="NA", file,

stringsAsFactors=FALSE, verbose=getOption("datatable.verbose"),
autostart=1L,

skip=0L, select=NULL, drop=NULL, colClasses=NULL,

integer64=getOption("datatable.integer64"),

# default: "integer64"

dec=if (sep!=".") "." else ",", col.names,

check.names=FALSE, encoding="unknown", quote="\"",

strip.white=TRUE, fill=FALSE, blank.lines.skip=FALSE,
key=NULL,

showProgress=getOption("datatable.showProgress"), # default:
TRUE

data.table=getOption("datatable.fread.datatable") # default:
TRUE

)

input输入的文件，或者字符串（至少有一个"\n")；

sep列之间的分隔符；

sep2，分隔符内再分隔的分隔符，功能还没有应用；

nrow，读取的行数，默认-l全部，nrow=0仅仅返回列名；

header第一行是否是列名；

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选项，也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读；

select,需要保留的列名或者列号，不要其它的；

drop,需要取掉的列名或者列号，要其它的；

colClasses，类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用，只会使一列变为更高的类型，不能降低类型；

integer64,读如64位的整型数;

dec,小数分隔符，默认"."不然就是","

col.names,给列名，默认试用header或者探测到的，不然就是V 列号;

encoding，默认"unknown"，其它可能"UTF-8"或者"Latin-1"，不是用来重新编码的，而是允许处理的字符串在本机编码;

quote,默认"""，如果以双引开头，fread强有力的处理里面的引号，如果失败了就会用其它尝试，如果设置quote="",默认引号不可用

strip.white，默认TRUE，删除结尾空白符，如果FALSE,只取掉header的结尾空白符；

fill,默认FALSE，如果TRUE，不等长的区域可以自动填上，利于文件顺利读入；

blank.lines.skip,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行

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，FALSE返回data.frame

实例如下，1.8GB的数据读入94秒，可见读入文件速度非常快，



fwrite

fwrite(x, file = "", append = FALSE, quote = "auto",

sep = ",", sep2 = c("","|",""),

eol = if (.Platform$OS.type=="windows") "\r\n" else "\n",

na = "", dec = ".", row.names = FALSE, col.names = TRUE,

qmethod = c("double","escape"),

logicalAsInt = FALSE, dateTimeAs =
c("ISO","squash","epoch","write.csv"),

buffMB = 8L, nThread = getDTthreads(),

showProgress = getOption("datatable.showProgress"),

verbose = getOption("datatable.verbose"))

x,具有相同长度的列表，比如data.frame和data.table等；

file，输出文件名,""意味着直接输出到操作台；

append，如果TRUE,在原文件的后面添加；

quote，如果"auto",因子和列名只有在他们需要的时候才会被加上双引号，例如该部分包括分隔符，或者以"\n"结尾的一行，或者双引号它自己，如果FALSE，那么区域不会加上双引号，如果TRUE，就像写入CSV文件一样，除了数字，其它都加上双引号；

sep,列之间的分隔符；

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"；

na,na值的表示，默认""；

dec，小数点的表示，默认"."；

row.names，是否写出行名，因为data.table没有行名，所以默认FALSE；

col.names
，是否写出列名，默认TRUE，如果没有定义，并且append=TRUE和文件存在，那么就会默认使用FALSE;

qmethod,怎样处理双引号，"escape",类似于C风格，用反斜杠逃避双引，“double",默认，双引号成对；

logicalAsInt,逻辑值作为数字写出还是作为FALSE和TRUE写出；

dateTimeAS, 决定 Date/IDate,ITime和POSIXct的写出，"ISO"默认，-2016-09-12,
18:12:16和2016-09-12T18:12:16.999999Z;"squash",-20160912,181216和20160912181216999;"epoch",-17056，65536和1473703936;"write.csv"，就像write.csv一样写入时间，仅仅对POSIXct有影响，as.character将digits.secs转化字符并通过R内部UTC转回本地时间。前面三个选项都是用新的特定C代码写的，较快

buffMB,每个核心给的缓冲大小，在1到1024之间，默认80MB

nThread,用的核心数。

showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数

verbose，是否交互和报告时间

data.table数据框结构处理语法

data.table[ i , j , by]

   i 决定显示的行,可以是整型，可以是字符，可以是表达式，j
是对数据框进行求值，决定显示的列，by对数据进行指定分组，除了by ，也可以添加其它的一系列参数：

keyby，with,nomatch,mult,rollollends,which,.SDcols,on。

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]   #取第二行

DT[2:3]   #取第二到第三行

DT[order(x)] 
#将DT按照X列排序，简化操作,另外排序也可以setkey(DT,x)，出来的DT就已经是按照x列排序的了。用haskey(DT)判断DT是否已经设置了key，可以设置多个列作为key

DT[y>2]  
#  DT$y>2的行

DT[!2:4]   #除了2到4行剩余的行

DT["a",on="x"]   #on
参数，DT[D,on=c("x","y")]取DT上"x","y"列上与D上的列相关联的行。比如此例取出DT 中 X
列为"a"的行。on参数的第一列必须是DT的第一列

DT[.("a"), on="x"]  #和上面一样.()有类似与c()的作用

DT["a", on=.(x)]   #和上面一样

DT[x=="a"]   #
和上面一样,和使用on一样，都是使用二分查找法，所以它们速度比用data.frame的快。也可以用setkey之后的DT,输入DT["a"]或者DT["a",on=.(x)]如果有几个key的话推荐用on

DT[x!="b" | y!=3]  #x列不等于"b"或者y列不等于3的行

DT[.("b", 3), on=.(x, v)] 
#取DT的x,v列上x="b",v=3的行

j 对数据框进行求值输出

  j
参数对数据进行运算，比如sum,max,min,tail等基本函数，输出基本函数的计算结果，还可以用n输出第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[,.(a
= .(), b = .())] 输出一个a、b列的数据框，.()就是要输入的a、b列的内容,还可以将一系列处理放入大括号,如{tmp
<- mean(y);.(a = a-tmp, b = b-tmp)}

DT[,y]   #返回y列，矢量

DT[,.(y)]  
#返回y列，返回data.table

DT[, sum(y)]   #对y列求和

DT[, .(sv=sum(v))] 
#对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v)

DT[, .(sum(y)), by=x]   #
对x列进行分组后对各分组y列求总和

DT[, sum(y), keyby=x]  
#对x列进行分组后对各分组y列求和，并且结果按照x排序

DT[, sum(y), by=x][order(x)]  
#和上面一样，采取data.table的链接符合表达式

DT[v>1, sum(y),
by=v]  
#对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的y求和

DT[, .N, by=x]  #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总列数

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, "\n")]  #直接在j
用cat函数，输出2到5列的y值

DT[, plot(a,b), by=x]  
#直接在j用plot函数画图，对于每个x的分组画一张图

DT[, m:=mean(v), by=x]
#对DT按x列分组，直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v)，直接修改并且不输出到屏幕上

DT[, m:=mean(v), by=x]  #加[]将结果输出到屏幕上

DT[,c("m","n"):=list(mean(v),min(v)), by=x][] # 按x分组后同时添加m,n
两列，内容是分别是mean(v)和min(v)，并且输出到屏幕

DT[,
`:=`(m=mean(v),n=min(v)),by=x][]  
#内容和上面一样，另外的写法

DT[,(seq = min(y):max(v)), by=x] 
#输出seq列，内容是min(a)到max(b)

DT[, c(.(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x,
.SDcols=y:v] 
#对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。

by，on，with等参数

by 对数据进行分组



on DT[D,on=c("x","y")]取DT上"x","y"列上与D上的列相关联的行

DT[X, on="x"]   #左联接

X[DT, on="x"]   #右联接

DT[X, on="x", nomatch=0]  
#内联接,nomatch=0表示不返回不匹配的行,nomatch=NA表示以NA返回不匹配的值

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=FALSE] 和x[, .SD, .SDcols=cols]一样



mult 当有i
中匹配到的有多行时，mult控制返回的行，"all"返回全部（默认），"first",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，near用最近的行填充

rollends 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.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。这里的cartesian和传统上的cartesian不一样。