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 ...

>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 ...

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 ...

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 ...

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 reshape2包： melt-把宽格式数据转化成长格式。 cast-把长格式 ...

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 ...