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 ...

>library(data.table)>data=fread("10000000.txt")>Read 9999999 rows and 71 (of 71) columns from 3.375 GB file in 00:02:36##一千萬行，耗時160s。##同樣 ...

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 ...

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 ...

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 reshape2包： melt-把寬格式數據轉化成長格式。 cast-把長格式 ...

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 ...