data.table

在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

数据操作将由data.table程序包完成将提及的智能电表数据读到data.table。
LT_Ge·2020-08-22 14:27

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

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。
weixin_33709364·2020-08-21 11:05

表格可视化

//raw.githubusercontent.com/lgellis/MiscTutorial/master/Austin/Imagine_Austin_Indicators.csvlibrary(data.table
一路向前_莫问前程_前程似锦·2020-08-21 06:45

R语言中的prophet预测时间序列数据模型

读取魁北克的出生文件，建立一个data.table。创建培训和测试data.tables-使用前
LT_Ge·2020-08-21 00:41

R语言中的prophet预测时间序列数据模型

读取魁北克的出生文件，建立一个data.table。创建培训和测试data.tables-使用前
LT_Ge·2020-08-21 00:40

在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

数据操作将由data.table程序包完成将提及的智能电表数据读到data.table。
LT_Ge·2020-08-21 00:20

在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

数据操作将由data.table程序包完成将提及的智能电表数据读到data.table。
LT_Ge·2020-08-21 00:20

R语言读取空间数据以及ArcGIS中OLS工具回归结果可视化R语言版

大数据量的数据的话建议还是用数据库，此外也可以考虑data.table包读取，这个包也是个神包，
雨海边的吹号人·2020-08-20 17:35

R语言加强版数据框-tibble类型

在R语言中进行数据分析处理的二维表格的数据结构有：data.frame：最基本，大多函数的设计基于此种结构；读写速度一般data.table：在data.frame上的改进，读写速度最快；加入了索引操作
hallo128·2020-08-18 12:58

R语言学习笔记之六

apply()、lappy()、sapply()、tapply()、mapply()）；ave()函数、by()函数、aggregate()函数、sweep()函数数据预处理包：plyr包、dplyr包、data.table
weixin_30906671·2020-08-18 12:28

reshape的两个函数melt和dcast

只需要载入data.table即可。如果必须载reshape2包，请确定在载入data.table前载入。melt函数假设我们
黄小二哥·2020-08-18 12:56

【数据处理】R语言--data.table -dcast and melt(数据拆分and合并)

R–data.table-dcastandmelt(数据拆分and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
kicilove·2020-08-18 11:23

R之data.table -melt/dcast(数据合并和拆分)

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是数据融合的意
weixin_34220623·2020-08-18 10:28

安装 R 包报错 clang: error: unsupported option '-fopenmp' 的解决方法

MacOS上安装R包install.packages("data.table")后面提示是否安装需要编译的版本:Doyouwanttoinstallfromsourcesthepackagewhichneedscompilation
dingguayi7025·2020-08-17 00:42

centos服务器上R语言环境安装

错误提示：package‘rJava’isnotavailable(forRversion3.4.1)错误提示：Errorinlibrary(data.table)：thereisnopackagecalled'rJava
jarvis o(￣ヘ￣o＃)·2020-08-16 09:11

从一件数据清洗的小事说起

写在前面“转载自公众号：大猫的R语言课堂村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
R语言中文社区·2020-08-14 23:15

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。一、日期分组1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。2、cut()函数cut(x,n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子cut(x,breaks,labels=NULL,include.lowest=FALSE,right=TRUE
悟乙己·2020-08-07 18:36

R语言 rds文件 和 文本文件 转换

library(data.table)##读取rds文件，然后保存为文本文件data<-readRDS("pneumonia_pathogens.rds")write.table(data,file="
weixin_30696427·2020-08-04 19:50

【R语言】必学包之data.table包

R语言具有较强的数据分析能力，但是对于数据处理，尤其是面对较大数据量时，就有很多的不足之处，为了解决处理较大数据集的问题，R中涌现了一系列数据处理的包，data.table包就是其中之一。
Kingsley_W·2020-08-03 08:27

R语言--for循环语句的使用

话不多说，上例子：代码：library(data.table)mm<-data.table()m<-c(1,2,3,4,5)n<-c('a','b','c','d','e')o<-c(6,7,8,9,10
没人关注·2020-08-03 08:31

R之data.table速查手册

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。
weixin_33920401·2020-08-03 06:54

R data.table系统学习

data.table教程最近使用data.table这个增强包，来计算数据的聚合信息，比sql语句简单明了不是一点半点，于是想把data.table的资料翻译出来。
smart_xiao_xiong·2020-08-03 04:57

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式。网络上充斥的是da
悟乙己·2020-08-03 04:25

R语言 data.table包 数据清理（二）

data.table包这个包让你可以更快地完成数据集的数据处理工作。放弃选取行或列子集的传统方法，用这个包进行数据处理。用最少的代码，你可以做最多的事。
程志伟·2020-08-02 23:28

R语言data.table简介

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。
qjgods·2020-08-02 22:18

R语言-小牛试刀-用datatable进行数据的预处理

#data.table包预处理数据library(data.table)#导入申请表app_row<-read.csv("E:/工作整理/06analysisdata/申请数据-201908.csv",
没人关注·2020-08-02 21:41

DT[ i, j, by ]

data.table下DT[i,j,by]#+extraarguments|||||------->groupedbywhat?|------->whattodo?--->onwhichrows?
茶苯海·2020-07-30 13:51

基于R语言的Kaggle案例分析学习笔记（八）

法国巴黎银行CardifCardifCardif索赔管理本案例大纲1、集成算法bagging与boosting2、data.table包的补充讲解3、xgboost算法案例应用1、集成算法bagging
yyxyyx10·2020-07-29 02:11

当文件中存在NULL时，如何读取文件，使其转为NA？

文件如下(case.txt)：charColfloatColintCol1:a1.5102:bNULL33:c3.9NULL4:d-3.441.常用读取方式>require(data.table)>xxcharColfloatColintCol1
douniwanli·2020-07-28 13:36

R语言data.table详解

@R语言学习data.table用法解析R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。
Molly Xiao·2020-07-15 07:15

【R语言】数据合并(连接)-merge、data.table、dplry

这里主要介绍merge()函数、data.table包以及dplyr包中的合并数据方法。
Flash7·2020-07-15 06:17

【R语言】data.table简单介绍

1、data.table简介R语言data.frame包的扩展，为R语言提供了快速整合金和处理大型数据的能力。学习data.table可以结合SQL语句学习，理解起来就很简单了。
Flash7·2020-07-15 06:17

R-数据处理和可视化包简介

data.table用来读取大量的历史数据并做一些简单的处理。reshape2用来对数据框做变形处理。可视化包：shiny和shinydashboard用来搭建基本的网
moisiet·2020-07-14 17:19

R语言与独孤九剑

R语言非常博大精深,里面有很多专业的包,有各种各样的算法,处理数据,清洗数据非常友好和强大,又加上像tidyverse,data.table这样优秀的包,Pytho
育种数据分析之放飞自我·2020-07-13 22:54

data.table笔记1

dplyr包，该包类似于SQL的一套语法规则的确帮助我们快速的进行数据筛选、排序等功能，那dplyr包已经如此便捷的情况下，为什么还要学习data.table包呢？
茶苯海·2020-07-13 09:55

【R语言】必学包之dplyr包

本文只是基础的dplyr包学习笔记，所以并不会讨论一些高级应用，或者与data.table包的性能比较。1.数据集类型转换tbl_df()可用于将过长过大的数据集转换为显示更友好的t
Kingsley_W·2020-07-12 15:30

贝叶斯网络风险系统实例

应用的知识最优分段主成分分析贝叶斯网络套袋算法spearman相关系数数据重命名、连接、聚合等等处理code#加载所需的包library(data.table)library(dplyr)library
Watch_dou·2020-07-10 04:04

R语言data.table包的使用

DF=data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3),y=c(1,3,6),v=1:9)>DT=as.data.table(DF,keep.rownames=TRUE)>DTrnxyv1:1b112:2b323:3b634:4a145:5a356:6a667:7c178:8c389:9c69>DT=as.data.table(DF,keep.rownames=TRU
zbzckaiA·2020-07-09 04:20

R语言数据处理

包无论是读取还是写入都比较慢,我最常用的还是openxlsx,如果仅仅是读取也可以考虑readxla.全部读取setwd('C:\\Users\\lstid\\Desktop\\test')library(data.table
Adore丶无风·2020-07-08 21:55

R 包初学者指南

例如，如果您经常使用数据框，可能您会听说dplyr或data.table这两个最流行的R包。
生信科技爱好者·2020-07-02 15:39

R语言-data.table包使用(方便自己使用参考)

R语言-data.table包它的fread函数读取1G的CSV文件才用了20s左右。
余音丶未散·2020-07-02 14:58

R|数据处理|merge数据详解

知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/Data-AnalysisR前文推送：R数据处理|基础篇（一）R数据处理|基础篇（二）R数据处理|data.table篇（一）R数据处理|
R语言中文社区·2020-07-02 06:40

R语言ffbase包读取并处理大数据集

R语言中data.table包用于处理大数据集（GB级或TB级），但其无法逃掉内存不足的限制，对于电脑内存只有4G或8G的我们来说会把内存撑爆，不知道你有没有这个体验，真是令人头痛，据说ff包的read.table.ffdf
双子流星雨·2020-07-02 01:16

R语言读取空间数据以及ArcGIS中OLS工具回归结果可视化R语言版

大数据量的数据的话建议还是用数据库，此外也可以考虑data.table包读取，这个包也是个神包，后面学习完可能来谈谈。这个都是题外话，今天主要目的还是来介绍R语言读取空间数据的方法。
胖胖雕·2020-07-01 09:01

R语言模糊匹配的进一步优化

))library(tidyr)library(dplyr)library(lubridate)library(rJava)library(xlsxjars)library(xlsx)library(data.table
Blackrosetian·2020-07-01 08:24

R语言模糊匹配出真实值

))library(tidyr)library(dplyr)library(lubridate)library(rJava)library(xlsxjars)library(xlsx)library(data.table
Blackrosetian·2020-07-01 08:24

R文件下所有数据读取与文本字符处理

#清楚环境变量rm(list=ls())#加载所需要的包library(tidyr)library(dplyr)library(data.table)library(readr)library(readxl
Blackrosetian·2020-07-01 08:51

R语言data.table包高效数据处理（大量数据分析/处理）

data.table处理大数据集（数据文件达到以1G为单位）时相对于R语言的基本函数在数据读写、处理速度都不能与之相比可以对比基础函数、dplyr包函数做同样运算处理的时间。
LEEBELOVED·2020-07-01 01:05

data.table简介

data.table语法介绍因为这篇文章主要是data.table，所以在详细对比之前，先来介绍一下dplyr的情况dplyr的优点在于语法优雅，符合人的逻辑，简单易懂；而data.table则在于语法简介
鸣人吃土豆·2020-06-30 11:53

Data Trip - 德國二手車市場價格

**資料**Kaggle-Usedcarsdatabase**資訊技術**R:ggplot2,data.table,dplyr
zach14c·2020-06-29 21:57
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