melt函数可以将宽数据转化为长数据 dcast函数可以将长数据转化为宽数据 对于较为复杂的数据可以这样做 ...
R之data.table melt dcast 数据拆分和合并 写在前面:数据整形的过程确实和揉面团有些类似,先将数据通过melt 函数将数据揉开,然后再通过dcast 函数将数据重塑成想要的形状 reshape 包: melt 把宽格式数据转化成长格式。 cast 把长格式数据转化成宽格式。 dcast 输出时返回一个数据框。acast 输出时返回一个向量 矩阵 数组。 注:melt是数据融合 ...
2016-11-17 16:08 0 25894 推荐指数:
melt函数可以将宽数据转化为长数据 dcast函数可以将长数据转化为宽数据 对于较为复杂的数据可以这样做 ...
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。 参考资料: R语言data.table速查(博客园 ...
的数据用read.table函数读取要600s. 参考资料: R语言data.ta ...
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 ...
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式:DT[i,j,by]。 可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j。 对比与dplyr等包,data.table的运行速度更快。 创建方式和data.frame 一样 创建一个data.frame: DF ...
R语言data.table速查手册 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。他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据 ...
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 ...
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 ...