原文:R----data.table包介绍学习

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 , y c , , ...

2016-11-17 16:01 0 5312 推荐指数:

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R语言data.tablefread读取数据

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他比如data.table可以提升读取处理速度。 案例,分别用read.csv和data.table的fread函数读取一个1.67万行、230列的表格数据。 参考资料: R语言data.table速查(博客园 ...

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lubridate,非常强大,能够识别各种类型的日期.字符型和时间型数据,都是格式比较特别的你数据,在处理时,比较麻烦,但是有了lubridate这个之后,时间处理变得非常简单,这个函数命名简单,格式比较统一. 解析日期和时间 首先,lubridate函数的方便之处 ...

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分析数据要做的第一件事情,就是观察它。对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数 ...

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为什么用Shiny Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后,稍微再花几十分钟,就可以把分析代码工程化,将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人。所以,如果你是一名使用R的数据分析师,选择Shiny是非常明智的,因为它不需要你有新的技能,且开发起来实在太快。它跟通常我们了解的其他框架不一样 ...

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tidyr:reshape2的替代者,功能更纯粹 tidyr的应用 tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化,应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate ...

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