相比dplyr包,data.table包能够更大程度地提高数据的处理速度,这里就简单介绍一下data.tale包的使用方法. data.table:用于快速处理大数据集的哦 数据的读取 data.table包中数据读取的函数:fread() data.table的创建 library(data.table) DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DT #…

    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&…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一…

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<…

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…

在第一节中,我们回顾了许多用于操作数据框的内置函数.然后,了解了 sqldf 扩展包,它使得简单的数据查询和统计变得更简便.然而,两种方法都有各自的局限性.使用内置函数可能既繁琐又缓慢,而相对于各式各样的 R 函数来说,SQL 又不够强大,所以用 sqldf 进行数据的汇总统计,也不容易.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.如果尚未安装,请运行以下命令:install.pa…

由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现python,awk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前,先用了244MB的数据对各个脚本进行测试,并且将其速度进行对比. 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, #!/usr/bin/sh function main() { start_tm=date start_h=`$start_tm…

data.table包主要特色是:设置keys.快速分组和滚得时序的快速合并.data.table主要通过二元检索法大大提高数据操作的效率,同时它也兼容适用于data.frame的向量检索法. require(data.table) ## Loading required package: data.table 1.创建data.table格式数据 类似于data.frame数据的创建,使用data.table函数 (DF = data.frame(x=c("b","b&qu…

>library(data.table)>data=fread("10000000.txt")>Read 9999999 rows and 71 (of 71) columns from 3.375 GB file in 00:02:36##一千万行,耗时160s.##同样的数据用read.table函数读取要600s. 参考资料: R语言data.table速查手册:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059570.html https:…

dplyr包:plyr包的替代者,专门面对数据框,将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数,其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数,从而省略了中间的赋值步骤,可以大量减少内存中的对象,节省内存,可惜的是应用范围还不是很广. dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包,这两个包有它们各自的优点. data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹,dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处 首先dplyr提供了…