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data.table r用法在 [心得] 資料整理套件介紹-第二章dplyr(上) - 看板R_Language 的推薦與評價

作者celestialgod (攸藍)

看板R_Language

標題[心得] 資料整理套件介紹-第二章 dplyr(上)

時間Wed Jul 22 14:14:32 2015

這章重點放在dplyr

plyr與dplyr有不少函數是重疊的

不過都會以dplyr為主

plyr跟dplyr有一些名字不同，但功能相似的函數

我會一併介紹

先列一下這章要介紹的函數 (沒標註的就是來自dplyr)

A. 基本整理的函數：arragnge, filter, mutate, select, group_by, summarise, n

B. 增併rownames為變數：add_rownames, plyr:::name_rows

C. list to data.frame：as_data_frame

D. by var 合併函數：join, plyr:::join, data.table:::merge, base:::merge

E. col/row 合併函數：bind_rows, data.table:::rbindlist, bind_cols

F. 取唯一列：distinct, data.table:::unique

G. 列行運算：rowwise, plyr:::colwise

H. 值映射(對應修改)：plyr:::mapvalues, plyr:::revalue

I. 其他函數：summarise_each, mutate_each

J. 特殊函數：plyr:::here

1. 基本整理函數

arrange: 根據你選定的變數做排列 (可以是多個變數)

filter: 根據你設定的條件做row 篩選(or selection)

mutate: 根據你給定的值賦予新變數，或是變更舊變數

select: 根據給定的變數名稱做選擇，也可以做刪除變數

group_by: 根據給定變數做group，以銜接summarise

summarise: 資料整併

n: 計算資料個數

用一個簡單例子來展示用法：

` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(5, 3),
V2 = sample(c("g1", "g2"), 5, 1), V3 = rnorm(5)))
# V1 V2 V3
# 1: 2 g1 0.3186301
# 2: 2 g2 -0.5817907
# 3: 3 g1 0.7145327
# 4: 1 g2 -0.8252594
# 5: 3 g1 -0.3598621

dt %>% arrange(V1, V2, V3)
# V1 V2 V3
# 1: 1 g2 -0.8252594
# 2: 2 g1 0.3186301
# 3: 2 g2 -0.5817907
# 4: 3 g1 -0.3598621
# 5: 3 g1 0.7145327

dt %>% filter(V1 <= 2, V3 < 0)
# V1 V2 V3
# 1: 2 g2 -0.5817907
# 2: 1 g2 -0.8252594

dt %>% mutate(V5 = V1 * V3, V6 = substr(V2, 2, 2),
V7 = round(V3), V8 = 1L, V3 = V3 **2)
# V1 V2 V3 V5 V6 V7 V8
# 1: 2 g1 0.1015251 0.6372602 1 0 1
# 2: 2 g2 0.3384804 -1.1635814 2 -1 1
# 3: 3 g1 0.5105570 2.1435981 1 1 1
# 4: 1 g2 0.6810531 -0.8252594 2 -1 1
# 5: 3 g1 0.1295008 -1.0795864 1 0 1

dt %>% select(V1, V2)
# V1 V2
# 1: 2 g1
# 2: 2 g2
# 3: 3 g1
# 4: 1 g2
# 5: 3 g1

dt %>% group_by(V2) %>% summarise(size_g = n(), m_V3 = mean(V3),
s_V1 = sum(V1))
# V2 size_g m_V3 s_V1
# 1 g1 3 0.2244336 8
# 2 g2 2 -0.7035251 3
`

上面的例子是一些簡單運用的範例

先介紹一下tbl_df, tbl_dt的class

tbl_df跟tbl_dt只會列出一部分的資料

做操作時比較不會因為太多資料的輸出造成當機

要更改列出的資料量，可以這樣做

` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(50, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 50, 1),
V3 = rnorm(50))) %>% tbl_dt(FALSE)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# 6 3 g1 0.9804641
# 7 4 g1 -1.3988256
# 8 2 g1 1.8248724
# 9 3 g2 1.3812987
# 10 1 g1 -0.8388519
# .. .. .. ...

print(dt, n = 5)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# .. .. .. ...
`

再介紹一些這些函數的其他用法

` R
dt = data.table(V1 = rpois(20, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 20, 1),
V3 = rnorm(20), V4 = rgamma(20, 5, 3))
# 你可以直接用一個你想要使用的變數放入，不須先立變數
dt %>% arrange(V1*V3, V3)
dt %>% filter(abs(V1*V3) > 1)
# desc是dplyr的函數提供反向排列
dt %>% arrange(V1)
dt %>% arrange(desc(V1))
# 兩種做變數刪除的方式 (我偏好第二種)
dt %>% mutate(V4 = NULL)
dt %>% select(-V4)
# select 還有提供各種特別函數於select中使用
dt %>% select(starts_with("V"))
dt %>% select(ends_with("1"))
dt %>% select(contains("2"))
dt %>% select(matches("\\w\\d"))
dt %>% select(num_range("V", 1:2))
`

2. 增併rownames為變數

如標題所示，直接看範例

` R
dat = data.frame(A = 1:5, row.names = paste0("City_", LETTERS[1:5]))
dat %>% name_rows
dat %>% add_rownames
dat %>% add_rownames("city") # add_rownames可以改成你要的名稱
`
3. list to data.frame

as_data_frame提供比as.data.frame有效率的轉換方法

我之前也沒用過，不過看到manual寫到這個函數，就忍不住想分享一下

不過這個函數強迫list的element要有name，使用上要注意一下

` R
library(microbenchmark)
dat_list = lapply(rep(1e6, 200), rnorm)
names(dat_list) <- paste0("A", 1:200)
microbenchmark(
as_data_frame(dat_list),
as.data.frame(dat_list)
)
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq
# as_data_frame(dat_list) 1.22642 1.281156 1.418296 1.311944 1.339027
# as.data.frame(dat_list) 19.83196 20.199147 21.397833 20.350524 21.143335
# expr max neval
# as_data_frame(dat_list) 6.957693 100
# as.data.frame(dat_list) 33.307182 100
`
看起來是沒差很多啦(汗顏，可能資料不夠大

4. by var 合併函數

先介紹base的merge，這個函數是用來合併兩個data.frame

除了input的兩個data.frame，還有其他五個input (其他input之後再提)

a. by - 合併根據的變數
b. by.x - 合併根據的變數於第一個data.frame的名稱
c. by.y - 合併根據的變數於第二個data.frame的名稱
d. all.x - 是否保留來自第一個data.frame的values
e. all.y - 是否保留來自第一個data.frame的values

註：還有一個input是 all 可以一次控制all.x跟all.y

我用簡單的範例去介紹這幾個選項

` R
## 產生資料
set.seed(75)
(x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 1 4
# 2 A 2 3
# 3 <NA> NA 4
# 4 B NA 4
# 5 A 1 4
(y = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 2 1
# 2 A 1 8
# 3 <NA> NA 2
# 4 B 2 5
# 5 <NA> 1 3

## 兩個data.frame的資料都不保留 (預設值)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2

## 保留第一個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B NA 4 NA
# 5 <NA> NA 4 2

## 保留第二個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 <NA> 1 NA 3
# 6 <NA> NA 4 2

## 保留兩個data.frame全部的資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 B NA 4 NA
# 6 <NA> 1 NA 3
# 7 <NA> NA 4 2
`

all.x跟all.y這四種組合分別對應到dplyr的四種join

a. inner_join - merge(..., all.x = FALSE, all.y = FALSE)
b. left_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = FALSE)
c. right_join - merge(..., all.x = FASLE, all.y = TRUE)
d. full_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = TRUE)

但是merge跟dplyr的join還是有些微不同

dplyr的join不會去比對by variable都是NA的情況

給一個例子就好

` R
inner_join(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`

PS: If you use dplyr 0.4.1, there is something wrong. You're gonna find the

output do not contain the line: 3 <NA> NA 4 2. Please update your dplyr

to 0.4.2 or higher version.

至於plyr:::join就沒有這個問題

` R
join(x, y, by = c("cat1","cat2"), 'inner')
# cat1 cat2 v v
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`
plyr:::join用法其實大同小異，它是用type去控制join方式

最後是data.table:::merge

` R
setDT(x)
setDT(y)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1: NA NA 4 2
# 2: A 1 4 8
# 3: A 1 4 8
# 4: A 2 3 1
`
其實用法跟merge一模一樣，不贅述

介紹完by, all.x, 跟all.y之後，我們來介紹by.x跟by.y

用一個簡單例子：

` R
set.seed(75)
x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
y = data.frame(cat3 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat4 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
merge(x, y, by.x = c("cat1","cat2"), by.y = c("cat3","cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2
`
我想這個例子已經很好說明了by.x跟by.y了

接著是再dplyr怎麼做？

` R
inner_join(x, y, by = c("cat1" = "cat3", "cat2" = "cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 A 1 4 8
`

至於plyr:::join跟data.table:::merge就沒有支援這種功能了

dplyr還提供兩種join: semi_join跟anti_join

簡單說明一下，semi_join就是只保留第一個data.frame變數的inner_join

anti_join則semi_join沒有配對的組合

這兩個有興趣再去玩玩看，這裡就不提供例子了

最後是一個實際問題

我如果要merge超過三個的df怎麼辦？

可以參考一下 #1LaHm_aH (R_Language)

這裡完整介紹一下使用這幾個套件要怎麼解決

` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
# 下列兩種會變成橫表，每一個data.frame的v都會保留
Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all=TRUE), DF_list)
Reduce(function(x, y) full_join(x, y, by = c("cat1","cat2")), DF_list)
# 只保留第一個data.frame的值
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2"), type = "full")
# 直表，保留全部的v，等同於全部做rbind
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2", "v"), type = "full")
`

其實這樣每一個方法的結果都會很混亂，非常不建議，除非你知道你目標是什麼

5. col/row 合併函數

bind_rows跟rbindlist其實就是在做 do.call(rbind, .)或是 Reduce(rbind, .)

只是這兩個function更加有效率

如果還不懂do.call(rbind, .)跟Reduce(rbind, .)再做什麼

剛好可以利用這個機會去弄懂他們在幹嘛

` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
bind_rows(DF_list)
rbindlist(DF_list)
`

bind_cols等同於 do.call(cbind, .)

`
DT_list = lapply(1:5, function(x) data.table(rnorm(5)) %>%
setnames(paste0("V", x)))
bind_cols(DT_list)
`

還有一半，我們留到下一章再討論。

[關鍵字]: dplyr

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.27.107
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1437545676.A.A4B.html

推 MADNUG: 第一章還沒研究完，第二章又出來了>"< 感謝推推 07/22 14:48

這種東西越拖越不想寫啊，想說早點寫完XDDD

第三章可能要拖到晚上了，現在有點累

推 kokolotl: 感謝~~ 07/22 22:12

推 squallscer: 推實用！dplyr愛好者+1 07/22 23:07

※ 編輯: celestialgod (123.205.27.107), 08/12/2015 21:07:23

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Data Man 的資料視覺化筆記— R教學第9章：尋找和取代資料 ... gsub的用法跟grep很像，括號裡第一個東西都是放要找尋的關鍵字（在本例中為「鄉」），不過gsub括號裡的第 ...

#36. r - data.table 中的变量用法 - 秀儿今日热榜

Keyed lookup on data.table without 'with' (4 个回答) Subsetting data.table using variables with same name as column (2 个回答) 2年前关闭。

#37. [心得] 資料整理套件介紹-第二章dplyr(上) - 看板R_Language

再介紹一些這些函數的其他用法` R dt = data.table(V1 = rpois(20, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 20, 1), V3 = rnorm(20), V4 = rgamma(20, 5, ...

#38. DataTable.Merge 方法(System.Data) | Microsoft Docs

Merge the specified DataTable with the current DataTable. ... 不論是哪一種情況，傳回的都DataTable 可以DataTable 使用方法合併回用戶端應用程式的原始值。

#39. data.table进阶 - 编程猎人

上一篇讲述了data.table数据分析的一些基本方法，但是最近在用作数据分析时，发现在面对一些复杂场景时，这些基本的用法已经不能满足业务需求了，所以此篇就 ...

#40. 27 数据汇总| R语言教程

i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data. ... (缺失值也算一个值)。 count(x) 给出 x 的每个不同值的个数（类似于 table() 函数）。

#41. dom 定义表格控制元素以什么顺序在页面上显示 - Datatables ...

"<'row'<'small-6 columns'l><'small-6 columns'f>r>"+ "t"+ "<'row'<'small-6 ... Results in: <div> {length} {processing} {table} {information} {pagination} ...

#42. 為欄位重新命名| R - DataCamp

Here is an example of 為欄位重新命名: R 語言可以使用names() 函數將資料框的「變數名稱」以向量的型態輸出： names(df) 透過指定索引值就可以對欄位重新命名： ...

#43. 关于r：Colon-Equals运算符的正确用法 - 码农家园

Colon-Equals operator proper usage我在R中使用：=来对数据集执行一些操作，但是我正在实现的用法引发了 ... Check that is.data.table(DT) == TRUE.

#44. R语言data.table详解_Molly Xiao的博客-程序员信息网

data.table用法解析. R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。

#45. data.table package——高效数据处理R包常见用法分享 - 全网搜

关注“生态与大数据分析”前情提要data.table包是清洗整合大数据非常高效的R包，其最大优势是运算速度非常快，其语法特点主要基于[]。

#46. R语言学习笔记之——数据处理神器data.table - 文章详情

数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl ...

#47. fread用法r - 軟體兄弟

fread用法r, 最近在臉書的「台灣R軟體Club」社團中，Kang-Chung Yang 網友提到希望能用平行運算方式存/取大... 2. data.table 套件的fread/fwrite (CSV 檔)., ...

#48. R–data.table -dcast and melt(數據拆分and合並) - 开发者知识库

R –data.table -dcast and melt(數據拆分and合並)寫在前面：數據整形的過程確實和揉面團有些類似，先將數據通過melt()函數將數據揉開，然后再通過dcas.

#49. 操作指令

注意事項：在每次結束R時，系統會詢問是否要儲存這次使用所執行的 ... 使用方法：write.table(物件名稱, file = "檔案名稱.副檔名")。 ... data(資料名稱)；.

#50. R 数据框 - 菜鸟教程

R 数据框数据框（Data frame）可以理解成我们常说的“表格”。数据框是R 语言的数据结构， ... result <- data.frame(table$姓名,table$月薪) print(result).

#51. R中的數據表可視化工具——DT包 - 每日頭條

然而當我找到官方網頁，打開這個數據包的使用方法介紹的時候，確確實實被裡面紛繁 ... DT包中最主要的函數就是datatable()函數，完整參數列表如下：.

#52. data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

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）

#53. R資料處理|data.table篇（二） - sa123

這不是data.table的漏洞，而是因為它有更強大的操作，根本就不需要使用行名。具體的使用方法是，把data.frame的行名當成一列讀進去，透過設定key來 ...

#54. datatable 高级用法 - 通信猫

datatable 高级用法. ... <table class="table table-striped table-bordered bootstrap-datatable datatable responsive"> ... r - 处理中的控件. B - buttons.

#55. 乾貨：DataTable 數據可視化 - 壹讀

DT能在shiny和R-markdown中展示。並且DT提供類似於EXCEL的「過濾」、「排序」、「條件格式」等等功能。

#56. [R] R 資料匯出csv檔 - 逗滾仔的部落格

write.table(DATA1,file="D:\\Pixnet Blog\\Test\\DATA.csv",sep=",",row.names=F, na = "NA"). *DATA1當然就是你要匯出的資料集名稱嚕!

#57. C# Datatable的幾種用法小結

下面介紹一下datatable中的幾種用法。添加引用. //引用命名空間using System.Data;. 創建表. //創建一個空表DataTable dt ...

#58. R筆記–(5)初聲試啼-簡單的資料分析(迴歸分析) - RPubs

這裡使用的資料，是R內建的鳶尾花(iris)資料(來自於 datasets 套件)。 ... table(is.na(data)) # 資料中總共有多少個遺漏值. ## ## FALSE TRUE ## 7 3.

#59. R数据处理|data.table篇（二） - 手机搜狐网

本文介绍data.table包更深入的使用方法，顺带解决上述问题，下面是本文目录. key的使用. 融合重铸的深入使用和改进. 特殊符号如.N .SD := 等.

#60. C# DataTable.Compute()用法- 碼上快樂

DataTable.Compute 用法: 一DataTable.Compute 方法說明如下 ... 說明移除所有前導的和后綴的空格字符，如"r、"n、"t、' ' 語法TRIM(expression)

#61. R語言：data.table語句批量生成變數 - ITW01

關於' := lapply ' 的用法，在這裏小編不再贅述，如果大家對此不是很熟悉可以看這一期公眾號：用data.table語句批量處理變數。

#62. data.table vs dplyr：一个人可以做得好

r - data.table vs dplyr：一个人可以做得好，另一个人做不好或做得不好？ ... 有一些小的功能差异（参见下面的“示例/用法”）. 在我的脑海里2.

#63. 干货：DataTable 数据可视化 - 雪花新闻

点击上方“中国统计网”设置星标哦！随着R语言的发展，R已经不局限于数据处理和统计建模，特别是shiny和R-markdown这种工具的延伸，R已经成为一种对外 ...

#64. 檔案的輸入

檔案的輸入把外部資料輸入進R 的時候，可使用csv (逗號分隔檔案)或是txt 資料表的 ... 碰到大檔案的時候，我會建議使用 data.table 套件底下的 fread() 來讀取資料。

#65. R语言-data.table包使用(方便自己使用参考)-天池技术圈 - Tianchi

R 语言-data.table包它的fread函数读取1G的CSV文件才用了20s左右。 ... 查询用法 #比较检索速度，搜索x=="R",y="h" DT[i, j, by]中的i, j, by 对应着SQL语句的i=where, ...

#66. R语言-dplyr包-2-表操作

left_join() 实现类似Excel中 VLOOKUP 函数功能或数据库中 left join 功能，将“右表”的字段依据“主键”关联到“左表”上。基础用法. left_join() , ...

#67. r table用法R中write.table的用法 - Xirafs

在這個系列里，我會詳細說明data.table和基礎函的差異，并系統地講解data.table包的用法。使用R語言為PCA散點圖添加置信區間，可以使用ggplot2，ggord去繪制。

#68. 统计/大数据(数据铺子的小站) - 豆瓣

3.data.table的基本用法dt[i, j]：如果i不是一个data.table，执行的是 ... R packages for big data：data.table data.table可以看作是对大家熟悉的R数据 ...

#69. r table 排序科學網—R語言中對表格和數組進行排序 - Kmgrkz

table 用法subset用法r選取資料r過濾r表格r用法r排序dataframe運算data r sorting dataframe r-faq 如何按值對字典進行排序? 在JavaScript中按字符串屬性值排序對像數組 ...

#70. r which用法 - TYQQ

(2) 概觀我對data.table比較熟悉，「儘量避免使用循環！」一開始並不明白這其中的奧義，%in%的用法(2014-02-08 13:54:08) 標簽：教育在R學習過程中，但其實which也 ...

#71. 找r table用法相關社群貼文資訊

將x 轉成r×c 矩陣，(byrow=T)以列排序names(). 查詢或建立向量的元素名稱. ○ 陣列變數.。 2 R 資料結構| 資料科學與R語言。 data.table是data.frame資料框型別的 ...

#72. R语言读取大数据data.table包fread函数 - 51CTO博客

R 语言读取大数据data.table包fread函数，> setwd("D:\\R_Tardy")> library(data.table)// data.table 1.9.6 // For help type ?data.table or ...

#73. 輸入與輸出資料之基本方法2: Basic Importing and Exporting Data

在R 中, 資料數值(data values) 以具有名稱的“物件” 形式儲存, 它們可以是向量(vector), ... 資料框架通常類似矩形的列聯表(cross table), 在資料框架.

#74. C#中利用DataTable.Compute()方法對資料欄位做數值計算

1.前言:如果要對DataTable中的特定欄位做資料分析，在不使用其他第三方函式庫的情況下，可以用Compute方法來做基本的數值計算。 2.說明:用法: ...

#75. data.table [duplicate]中的變量用法- 堆棧內存溢出

這個問題在這里已有答案：對data.table進行鍵控查找，不帶有個答案使用與第列相同名稱的變量 ... 2 具有多個條件的ifelse用於在data.table中創建新變量R [duplicate].

#76. data.table进阶 - 极客分享

上一篇讲述了data.table数据分析的一些基本方法，但是最近在用作数据分析时，发现在面对一些复杂场景时，这些基本的用法已经不能满足业务需求了， ...

#77. [心得] 資料整理套件介紹-第二章dplyr(上) - PTT Web

再介紹一些這些函數的其他用法` R dt = data.table(V1 = rpois(20, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 20, 1), V3 = rnorm(20), V4 = rgamma(20, 5, ...

#78. 在R中「：=」符號是什麼意思？ - 優文庫 - UWENKU

它是不再（不再是）基R的一部分。它被少數軟件包使用，而不是巧妙地[data.table]（https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki）就像你提供的用法一樣。

#79. r语言中paste函数的用法- 程序员ITS401

介绍R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。

#80. ”data.table“ 的搜索结果 - 程序员ITS304

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） ... jqyery dataTable 基本用法一：官方网站：[http://www.datatables.net/] 二：基本 ...

#81. R语言data.table 命令速查表

<center>R语言data.table 命令速查表<center>¶本文整理自R语言data.table速查手册。科赛网是聚合数据人才和行业问题的在线社区，率先打造国内首 ...

#82. R 自學指引資料處理命令簡介與操作– 第8 頁 - Router.HK Pilot

根據資料物件的不同它有三種用法，分別應用於資料框架data.frame、公式formula 和時間序列ts。以下以mtcars 資料集為例，然後使用aggregate 命令，按cyl ...

#83. Newest Questions - Stack Overflow

How can I display number of movies and the number of tv shows produced in 5 select countries from my data frame ... R: General Knowledge Questions.

#84. Ue4 data table csv

Creating a data table asset is actually very simple, you've already done the ... 中关于用C++代码定义行结构的用法没有具体说明：如果是蓝图创建DataTable，那么 ...

#85. date - Manual - PHP

function _date($format="r", $timestamp=false, $timezone=false) { $userTimezone = new DateTimeZone(!empty($timezone) ? $timezone : 'GMT');

#86. Fbl5n sap

When table is created, its columns are named and data type is supplied for each columns. There can be only one data value in each ... 关于FBL5N的用法.

#87. Promise - JavaScript - MDN Web Docs

postMessage.bind( frames[0], "some data", "*"); // bound is a built-in function -- there is no user // code on the stack, so which realm do ...

#88. Ant Design - The world's second most popular React UI ...

An enterprise-class UI design language and React UI library with a set of high-quality React components, one of best React UI library for enterprises.

#89. JavaScript Let - W3Schools

Well organized and easy to understand Web building tutorials with lots of examples of how to use HTML, CSS, JavaScript, SQL, Python, PHP, Bootstrap, Java, ...

#90. Tushare -财经数据接口包

Table Of Contents ... 增加每日交易数据的获取; Done for crawling Realtime Quotes data. 0.1.1 2015/01/11. 增加tick数据的获取. 0.1.0 2014/12/01.

#91. 使用data.table package读取大体量数据

如果我们要使用R对其进行分析或处理，第一步就是对其进行读取，例如从.csv格式的excel文件中读取。但这时读取速度是非常慢的。 Sometime the data file we need to ...

#92. Import lmfit python

With numpy function "polyfit": X,y : data to be fitted. import numpy as np. 1. ... 如果您正苦于以下问题：Python Table类的具体用法？. Python Table怎么用？

#93. Online Learning of Social Representations》 | IT人

Goal：Our goal is to learn $X_{E} \in \mathbb{R}^{|V| \times d}$ , where d is small ... Table 3 顯示了我們的結果，這與之前的實驗結果一致。

#94. Ue4 serialize tmap - Contribut Contabilidade

Num() > 0); 503 504 if 字符串主要用于编程，概念说明、函数解释、用法详述见正文，这里补充一点：字符 ... 2563 Impossible to reorder entries in the Data Table.

#95. Pro/ENGINEER 2001钣金设计 - 第 283 頁 - Google 圖書結果

计算公式( Formula )此字段用以输入金展开长度的计算公式,其用法为:此折弯表下方的表格数据( Table data )中列有多种折弯内径 R 及材料厚度 T 的组合(见图 6.22 ) ...

#96. .SD在R中的data.table中代表什麼| 2021 - 信息網站Cfadnc

SD 是一個 data.table 包含的子集 x 每個組的數據，不包括“組”列。 ... SD 在第二種用法中，對場景進行分組（即 by = 要么 keyby = （在指定的地方），在概念上稍有 ...

#97. APA 文獻引用之中文書寫格式與圖表的呈現

Chou, L., McClintock, R., Moretti, F., & Nix, D. H. (1993). Technology and ... 一、表(table). 表的使用是在少量的空間中，將大量的資料經過適當的分類與編排後， ...

#98. Stata asdoc tabulate - Cashforcarssunshinecoast.biz

Many Stata commands and user programs return results in r(). Jan 31, 2018 · About asdoc. Aug 03, 2021 · Export Tables from Stata to Word - Statalist › See ...

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