melt函數可以將寬數據轉化為長數據 dcast函數可以將長數據轉化為寬數據 對於較為復雜的數據可以這樣做 ...
R之data.table melt dcast 數據拆分和合並 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dcast 函數將數據重塑成想要的形狀 reshape 包: melt 把寬格式數據轉化成長格式。 cast 把長格式數據轉化成寬格式。 dcast 輸出時返回一個數據框。acast 輸出時返回一個向量 矩陣 數組。 注:melt是數據融合 ...
2016-11-17 16:08 0 25894 推薦指數:
melt函數可以將寬數據轉化為長數據 dcast函數可以將長數據轉化為寬數據 對於較為復雜的數據可以這樣做 ...
R語言處理大規模數據速度不算快,通過安裝其他包比如data.table可以提升讀取處理速度。 案例,分別用read.csv和data.table包的fread函數讀取一個1.67萬行、230列的表格數據。 參考資料: R語言data.table速查(博客園 ...
的數據用read.table函數讀取要600s. 參考資料: R語言data.ta ...
由於基因組數據過大,想進一步用R語言處理擔心系統內存不夠,因此想着將文件按染色體拆分,發現python,awk,R 語言都能夠非常簡單快捷的實現,那么速度是否有差距呢,因此在跑幾個50G的大文件之前,先用了244MB的數據對各個腳本進行測試,並且將其速度進行對比。 首先是awk處理 ...
data.table包提供了一個非常簡潔的通用格式:DT[i,j,by]。 可以理解為:對於數據集DT,選取子集行i,通過by分組計算j。 對比與dplyr等包,data.table的運行速度更快。 創建方式和data.frame 一樣 創建一個data.frame: DF ...
R語言data.table速查手冊 介紹 R中的data.table包提供了一個data.frame的高級版本,讓你的程序做數據整型的運算速度大大的增加。data.table已經在金融,基因工程學等領域大放光彩。他尤其適合那些需要處理大型數據集(比如 1GB 到100GB)需要在內存中處理數據 ...
版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請注明出處 R語言data.table包是自帶包data.frame的升級版,用於數據框格式數據的處理,最大的特點快。包括兩個方面,一方面是寫的快,代碼簡潔,只要一行命令就可以完成諸多任務,另一方面是處理快,內部處理的步驟進行了程序上 ...
版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請注明出處 R語言data.table包是自帶包data.frame的升級版,用於數據框格式數據的處理,最大的特點快。包括兩個方面,一方面是寫的快,代碼簡潔,只要一行命令就可以完成諸多任務,另一方面是處理快,內部處理的步驟進行了程序上的優化 ...