的數據用read.table函數讀取要600s. 參考資料: R語言data.ta ...
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 . 萬行 列的表格數據。 參考資料: R語言data.table速查 博客園 Little Rookie :https: www.cnblogs.com nxld p .html https: zhuanlan.zhihu.co ...
2019-07-15 10:08 0 3130 推薦指數:
的數據用read.table函數讀取要600s. 參考資料: R語言data.ta ...
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 ...
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 reshape2包: melt-把寬格式數據轉化成長格式。 cast-把長格式 ...
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 ...
裝載 作者:kicilove 來源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/kicilove/article/details/76060980?utm_source=copy data.table包使用總結R中的data.table包提供了一個data ...
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 ...