srcmini本文概述
R语言通常被认为是统计学家和数据科学家的语言。很久以前, 这基本上是正确的。但是, 多年来, R通过包提供的灵活性使R成为一种更加通用的语言。 R是1995年开源的, 从那时起R软件包的存储库一直在增长。尽管如此, 与Python之类的语言相比, R还是强烈基于数据。
谈到数据, 表格数据是最常用的数据类型之一, 因此值得特别注意。它是一种数据类型, 对应于数据库中已知的表结构, 其中每一列可以具有不同的类型, 并且该特定数据类型的处理性能是许多应用程序的关键因素。
R可用于表格数据的非常有效的数据处理
鸣叫
在本文中, 我们将介绍如何以有效的方式实现表格数据转换。许多已经使用R进行机器学习的人并不知道在R中可以更快地进行数据处理, 因此他们不需要使用其他工具。
R中的高性能解决方案
Base R在1997年引入了data.frame类, 该类基于之前的S-PLUS。与常用的按行存储数据的数据库不同, R data.frame将数据作为面向列的结构存储在内存中, 因此对于分析中常见的列操作, 它的缓存效率更高。另外, 即使R是一种功能编程语言, 它也不会在开发人员上强制执行。这两个机会已经通过data.table R包得到了很好的解决, 该包可在CRAN存储库中找到。在分组操作时, 它执行得非常快, 并且通过小心实现中间数据子集(例如仅实现特定任务所需的那些列)而特别有效地提高了内存效率。它还在添加或更新列时通过其参考语义避免了不必要的复制。该软件包的第一个版本已于2006年4月发布, 当时显着提高了data.frame的性能。最初的软件包描述是：
该软件包几乎没有。其存在的唯一原因是白皮书指定data.frame必须具有行名。这个包定义了一个新的类data.table, 它的工作方式与data.frame一样, 但是使用的内存减少了10倍, 并且创建(和复制)的速度提高了10倍。它还借此机会允许[]中的subset()和with()之类的表达式。大多数代码是从基本函数复制而来的, 其中删除了操作row.names的代码。
从那时起, data.frame和data.table的实现都得到了改进, 但是data.table仍然比base R快得令人难以置信。事实上, data.table不仅比base R快, 而且似乎比base R快。是目前最快的开源数据整理工具, 可与Python Pandas等工具, 列存储数据库或Spark等大数据应用程序竞争。其在分布式共享基础架构上的性能尚未经过基准测试, 但一次最多可以拥有20亿行的行列, 前景可观。出色的性能与功能齐头并进。另外, 随着最近努力使耗时的零件并行化以提高性能, 似乎很明确地朝着提高性能极限的方向发展。
数据转换示例
由于R可以交互工作, 因此学习R变得容易一些, 因此我们可以逐步遵循示例, 并随时查看每个步骤的结果。在开始之前, 让我们从CRAN信息库安装data.table软件包。
install.packages("data.table")
有用的提示：我们只要打开带有任何问号的名称, 即？install.packages, 就可以打开任何功能的手册。
将数据加载到R中
有很多软件包可以从各种格式和数据库中提取数据, 其中通常包括本机驱动程序。我们将从CSV文件加载数据, 这是原始表格数据的最常见格式。在以下示例中使用的文件可以在这里找到。我们无需担心CSV的读取性能, 因为fread功能在此基础上进行了高度优化。
为了使用包中的任何函数, 我们需要通过库调用来加载它。
library(data.table)
DT <- fread("flights14.csv")
print(DT)
## year month day dep_delay arr_delay carrier origin dest air_time
## 1: 2014 1 1 14 13 AA JFK LAX 359
## 2: 2014 1 1 -3 13 AA JFK LAX 363
## 3: 2014 1 1 2 9 AA JFK LAX 351
## 4: 2014 1 1 -8 -26 AA LGA PBI 157
## 5: 2014 1 1 2 1 AA JFK LAX 350
## ---
## 253312: 2014 10 31 1 -30 UA LGA IAH 201
## 253313: 2014 10 31 -5 -14 UA EWR IAH 189
## 253314: 2014 10 31 -8 16 MQ LGA RDU 83
## 253315: 2014 10 31 -4 15 MQ LGA DTW 75
## 253316: 2014 10 31 -5 1 MQ LGA SDF 110
## distance hour
## 1: 2475 9
## 2: 2475 11
## 3: 2475 19
## 4: 1035 7
## 5: 2475 13
## ---
## 253312: 1416 14
## 253313: 1400 8
## 253314: 431 11
## 253315: 502 11
## 253316: 659 8
如果我们的数据没有很好地建模以进行进一步处理, 因为它们需要从长到宽或从宽到长(也称为透视和非透视)格式进行重塑, 我们可以看一下dcast和melt函数, 从reshape2包中知道。但是, data.table为data.table / data.frame类实现了更快且内存效率更高的方法。
用data.table语法查询
如果你熟悉data.frame
查询data.table与查询data.frame非常相似。在对i参数进行过滤时, 我们可以直接使用列名, 而无需使用$符号访问它们, 例如df [df $ col> 1, ]。当提供下一个参数j时, 我们提供了一个要在data.table范围内求值的表达式。要传递非表达式j参数, 请使用= FALSE。 data.frame方法中不存在的第三个参数定义了组, 从而使j中的表达式可以被组评估。
# data.frame
DF[DF$col1 > 1L, c("col2", "col3")]
# data.table
DT[col1 > 1L, .(col2, col3), ...] # by group using: `by = col4`
如果你熟悉数据库
查询data.table在许多方面都与更多人可能熟悉的SQL查询相对应。下面的DT表示data.table对象, 并且对应于SQLs FROM子句。
DT[ i = where, j = select | update, by = group by]
[ having, ... ]
[ order by, ... ]
[ ... ] ... [ ... ]
排序行和重新排序列
数据排序是时间序列的重要转换, 也是导入数据提取和表示的基础。可以通过向i参数提供行顺序的整数矢量来实现排序, 方法与data.frame相同。查询顺序中的第一个参数(carrier, -dep_delay)将在carrier字段中以升序选择数据, 而在dep_delay度量中以降序选择数据。如上一节所述, 第二个参数j定义要返回的列(或表达式)及其顺序。
ans <- DT[order(carrier, -dep_delay), .(carrier, origin, dest, dep_delay)]
head(ans)
## carrier origin dest dep_delay
## 1: AA EWR DFW 1498
## 2: AA JFK BOS 1241
## 3: AA EWR DFW 1071
## 4: AA EWR DFW 1056
## 5: AA EWR DFW 1022
## 6: AA EWR DFW 989
为了通过引用对数据重新排序, 而不是按特定的顺序查询数据, 我们使用set *函数。
setorder(DT, carrier, -dep_delay)
leading.cols <- c("carrier", "dep_delay")
setcolorder(DT, c(leading.cols, setdiff(names(DT), leading.cols)))
print(DT)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1241 2014 4 15 1223 JFK BOS 39
## 3: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 4: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 5: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## ---
## 253312: WN -12 2014 3 9 -21 LGA BNA 115
## 253313: WN -13 2014 3 10 -18 EWR MDW 112
## 253314: WN -13 2014 5 17 -30 LGA HOU 202
## 253315: WN -13 2014 6 15 10 LGA MKE 101
## 253316: WN -13 2014 8 19 -30 LGA CAK 63
## distance hour
## 1: 1372 7
## 2: 187 13
## 3: 1372 10
## 4: 1372 6
## 5: 1372 7
## ---
## 253312: 764 16
## 253313: 711 20
## 253314: 1428 17
## 253315: 738 20
## 253316: 397 16
通常, 我们既不需要原始数据集, 也不需要排序/排序的数据集。默认情况下, 与其他函数式编程语言类似, R语言将返回已排序的数据作为新对象, 因此将需要比按引用排序的内存多一倍的内存。
子集查询
让我们为航班起点” JFK”和从6到9的月份创建一个子集数据集。在第二个参数中, 我们将结果子集到列出的列中, 并添加一个计算出的变量sum_delay。
ans <- DT[origin == "JFK" & month %in% 6:9, .(origin, month, arr_delay, dep_delay, sum_delay = arr_delay + dep_delay)]
head(ans)
## origin month arr_delay dep_delay sum_delay
## 1: JFK 7 925 926 1851
## 2: JFK 8 727 772 1499
## 3: JFK 6 466 451 917
## 4: JFK 7 414 450 864
## 5: JFK 6 411 442 853
## 6: JFK 6 333 343 676
默认情况下, 在单列data.table上设置数据集时, 将自动为该列创建索引。这将对该列上的所有进一步过滤调用产生实时答案。
更新数据集
使用：=运算符通过引用添加新列, 它会将变量分配到适当的数据集中。这样可以避免在内存中复制数据集, 因此我们无需将结果分配给每个新变量。
DT[, sum_delay := arr_delay + dep_delay]
head(DT)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1241 2014 4 15 1223 JFK BOS 39
## 3: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 4: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 5: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## 6: AA 989 2014 6 11 991 EWR DFW 194
## distance hour sum_delay
## 1: 1372 7 2992
## 2: 187 13 2464
## 3: 1372 10 2135
## 4: 1372 6 2171
## 5: 1372 7 2095
## 6: 1372 11 1980
要一次添加更多变量, 可以从数据集中查询时使用DT [, ：=(sum_delay = arr_delay + dep_delay)]语法, 类似于。(sum_delay = arr_delay + dep_delay)。
仅通过与i参数组合, 就可以通过引用进行子分配, 仅更新特定的行。
DT[origin=="JFK", distance := NA]
head(DT)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1241 2014 4 15 1223 JFK BOS 39
## 3: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 4: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 5: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## 6: AA 989 2014 6 11 991 EWR DFW 194
## distance hour sum_delay
## 1: 1372 7 2992
## 2: NA 13 2464
## 3: 1372 10 2135
## 4: 1372 6 2171
## 5: 1372 7 2095
## 6: 1372 11 1980
汇总数据
为了汇总数据, 我们在方括号中提供第三个参数。然后, 在j中, 我们需要提供聚合函数调用, 以便可以实际聚合数据。 j参数中使用的.N符号对应于每个组中所有观测值的数量。如前所述, 聚合可以与行和选择列上的子集结合。
ans <- DT[, .(m_arr_delay = mean(arr_delay), m_dep_delay = mean(dep_delay), count = .N), .(carrier, month)]
head(ans)
## carrier month m_arr_delay m_dep_delay count
## 1: AA 10 5.541959 7.591497 2705
## 2: AA 4 1.903324 3.987008 2617
## 3: AA 6 8.690067 11.476475 2678
## 4: AA 9 -1.235160 3.307078 2628
## 5: AA 8 4.027474 8.914054 2839
## 6: AA 7 9.159886 11.665953 2802
通常, 我们可能需要将行的值与其在组中的汇总进行比较。在SQL中, 我们通过以下方法将聚合应用于分区：AVG(arr_delay)OVER(按载体分类, 月份)。
ans <- DT[, .(arr_delay, carrierm_mean_arr = mean(arr_delay), dep_delay, carrierm_mean_dep = mean(dep_delay)), .(carrier, month)]
head(ans)
## carrier month arr_delay carrierm_mean_arr dep_delay carrierm_mean_dep
## 1: AA 10 1494 5.541959 1498 7.591497
## 2: AA 10 840 5.541959 848 7.591497
## 3: AA 10 317 5.541959 338 7.591497
## 4: AA 10 292 5.541959 331 7.591497
## 5: AA 10 322 5.541959 304 7.591497
## 6: AA 10 306 5.541959 299 7.591497
如果我们不想使用这些汇总查询数据, 而是通过引用将其放入实际的表更新中, 则可以使用：=运算符来实现。这样可以避免数据集在内存中的复制, 因此我们无需将结果分配给新变量。
DT[, `:=`(carrierm_mean_arr = mean(arr_delay), carrierm_mean_dep = mean(dep_delay)), .(carrier, month)]
head(DT)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1241 2014 4 15 1223 JFK BOS 39
## 3: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 4: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 5: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## 6: AA 989 2014 6 11 991 EWR DFW 194
## distance hour sum_delay carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep
## 1: 1372 7 2992 5.541959 7.591497
## 2: NA 13 2464 1.903324 3.987008
## 3: 1372 10 2135 8.690067 11.476475
## 4: 1372 6 2171 -1.235160 3.307078
## 5: 1372 7 2095 8.690067 11.476475
## 6: 1372 11 1980 8.690067 11.476475
联接数据集
数据集的基本R加入和合并被认为是子集操作的一种特殊类型。我们提供一个想要加入第一个方括号参数i的数据集。对于提供给i的数据集中的每一行, 我们匹配使用[的数据集中的行。如果我们只想保留匹配的行(内部联接), 那么我们传递一个额外的参数nomatch = 0L。我们使用on参数来指定要在其上连接两个数据集的列。
# create reference subset
carrierdest <- DT[, .(count=.N), .(carrier, dest) # count by carrier and dest
][1:10 # just 10 first groups
] # chaining `[...][...]` as subqueries
print(carrierdest)
## carrier dest count
## 1: AA DFW 5877
## 2: AA BOS 1173
## 3: AA ORD 4798
## 4: AA SEA 298
## 5: AA EGE 85
## 6: AA LAX 3449
## 7: AA MIA 6058
## 8: AA SFO 1312
## 9: AA AUS 297
## 10: AA DCA 172
# outer join
ans <- carrierdest[DT, on = c("carrier", "dest")]
print(ans)
## carrier dest count dep_delay year month day arr_delay origin
## 1: AA DFW 5877 1498 2014 10 4 1494 EWR
## 2: AA BOS 1173 1241 2014 4 15 1223 JFK
## 3: AA DFW 5877 1071 2014 6 13 1064 EWR
## 4: AA DFW 5877 1056 2014 9 12 1115 EWR
## 5: AA DFW 5877 1022 2014 6 16 1073 EWR
## ---
## 253312: WN BNA NA -12 2014 3 9 -21 LGA
## 253313: WN MDW NA -13 2014 3 10 -18 EWR
## 253314: WN HOU NA -13 2014 5 17 -30 LGA
## 253315: WN MKE NA -13 2014 6 15 10 LGA
## 253316: WN CAK NA -13 2014 8 19 -30 LGA
## air_time distance hour sum_delay carrierm_mean_arr
## 1: 200 1372 7 2992 5.541959
## 2: 39 NA 13 2464 1.903324
## 3: 175 1372 10 2135 8.690067
## 4: 198 1372 6 2171 -1.235160
## 5: 178 1372 7 2095 8.690067
## ---
## 253312: 115 764 16 -33 6.921642
## 253313: 112 711 20 -31 6.921642
## 253314: 202 1428 17 -43 22.875845
## 253315: 101 738 20 -3 14.888889
## 253316: 63 397 16 -43 7.219670
## carrierm_mean_dep
## 1: 7.591497
## 2: 3.987008
## 3: 11.476475
## 4: 3.307078
## 5: 11.476475
## ---
## 253312: 11.295709
## 253313: 11.295709
## 253314: 30.546453
## 253315: 24.217560
## 253316: 17.038047
# inner join
ans <- DT[carrierdest, # for each row in carrierdest
nomatch = 0L, # return only matching rows from both tables
on = c("carrier", "dest")] # joining on columns carrier and dest
print(ans)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 3: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 4: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## 5: AA 989 2014 6 11 991 EWR DFW 194
## ---
## 23515: AA -8 2014 10 11 -13 JFK DCA 53
## 23516: AA -9 2014 5 21 -12 JFK DCA 52
## 23517: AA -9 2014 6 5 -6 JFK DCA 53
## 23518: AA -9 2014 10 2 -21 JFK DCA 51
## 23519: AA -11 2014 5 27 10 JFK DCA 55
## distance hour sum_delay carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep count
## 1: 1372 7 2992 5.541959 7.591497 5877
## 2: 1372 10 2135 8.690067 11.476475 5877
## 3: 1372 6 2171 -1.235160 3.307078 5877
## 4: 1372 7 2095 8.690067 11.476475 5877
## 5: 1372 11 1980 8.690067 11.476475 5877
## ---
## 23515: NA 15 -21 5.541959 7.591497 172
## 23516: NA 15 -21 4.150172 8.733665 172
## 23517: NA 15 -15 8.690067 11.476475 172
## 23518: NA 15 -30 5.541959 7.591497 172
## 23519: NA 15 -1 4.150172 8.733665 172
请注意, 由于与基本R子集的一致性, 默认情况下, 外部联接为RIGHT OUTER。如果要寻找LEFT OUTER, 则需要交换表, 如上例所示。确切的行为也可以在merge data.table方法中轻松控制, 使用与R基合并data.frame相同的API。
如果我们只想在数据集中查找列, 则可以在加入时使用j参数中的：=运算符有效地做到这一点。正如我们在”更新数据集”部分中所述, 通过引用进行子分配的方式相同, 我们现在刚刚从要加入的数据集中通过引用添加一列。这样可以避免在内存中复制数据, 因此我们不需要将结果分配给新变量。
DT[carrierdest, # data.table to join with
lkp.count := count, # lookup `count` column from `carrierdest`
on = c("carrier", "dest")] # join by columns
head(DT)
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: AA 1498 2014 10 4 1494 EWR DFW 200
## 2: AA 1241 2014 4 15 1223 JFK BOS 39
## 3: AA 1071 2014 6 13 1064 EWR DFW 175
## 4: AA 1056 2014 9 12 1115 EWR DFW 198
## 5: AA 1022 2014 6 16 1073 EWR DFW 178
## 6: AA 989 2014 6 11 991 EWR DFW 194
## distance hour sum_delay carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep lkp.count
## 1: 1372 7 2992 5.541959 7.591497 5877
## 2: NA 13 2464 1.903324 3.987008 1173
## 3: 1372 10 2135 8.690067 11.476475 5877
## 4: 1372 6 2171 -1.235160 3.307078 5877
## 5: 1372 7 2095 8.690067 11.476475 5877
## 6: 1372 11 1980 8.690067 11.476475 5877
对于加入时的汇总, 请使用= .EACHI。它执行的联接不会实现中间联接结果, 并且会动态应用聚合, 从而提高存储效率。
滚动连接是一项罕见功能, 旨在处理有序数据。它非常适合处理时间数据以及一般的时间序列。它基本上将匹配条件下的匹配滚动到下一个匹配值。加入时通过提供roll参数来使用它。
快速重叠联接通过使用各种重叠运算符(包括在, 在, 开始, 结束中的任何一个), 根据周期及其重叠处理来连接数据集。
当前正在开发使用非等式条件连接数据集的非等式连接功能。
分析数据
在浏览数据集时, 有时我们可能希望收集有关该主题的技术信息, 以更好地理解数据的质量。
描述性统计
summary(DT)
## carrier dep_delay year month
## Length:253316 Min. :-112.00 Min. :2014 Min. : 1.000
## Class :character 1st Qu.: -5.00 1st Qu.:2014 1st Qu.: 3.000
## Mode :character Median : -1.00 Median :2014 Median : 6.000
## Mean : 12.47 Mean :2014 Mean : 5.639
## 3rd Qu.: 11.00 3rd Qu.:2014 3rd Qu.: 8.000
## Max. :1498.00 Max. :2014 Max. :10.000
##
## day arr_delay origin dest
## Min. : 1.00 Min. :-112.000 Length:253316 Length:253316
## 1st Qu.: 8.00 1st Qu.: -15.000 Class :character Class :character
## Median :16.00 Median : -4.000 Mode :character Mode :character
## Mean :15.89 Mean : 8.147
## 3rd Qu.:23.00 3rd Qu.: 15.000
## Max. :31.00 Max. :1494.000
##
## air_time distance hour sum_delay
## Min. : 20.0 Min. : 80.0 Min. : 0.00 Min. :-224.00
## 1st Qu.: 86.0 1st Qu.: 529.0 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: -19.00
## Median :134.0 Median : 762.0 Median :13.00 Median : -5.00
## Mean :156.7 Mean : 950.4 Mean :13.06 Mean : 20.61
## 3rd Qu.:199.0 3rd Qu.:1096.0 3rd Qu.:17.00 3rd Qu.: 23.00
## Max. :706.0 Max. :4963.0 Max. :24.00 Max. :2992.00
## NA's :81483
## carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep lkp.count
## Min. :-22.403 Min. :-4.500 Min. : 85
## 1st Qu.: 2.676 1st Qu.: 7.815 1st Qu.:3449
## Median : 6.404 Median :11.354 Median :5877
## Mean : 8.147 Mean :12.465 Mean :4654
## 3rd Qu.: 11.554 3rd Qu.:17.564 3rd Qu.:6058
## Max. : 86.182 Max. :52.864 Max. :6058
## NA's :229797
基数
我们可以使用uniqueN函数检查数据的唯一性, 并将其应用于每一列。以下查询中的对象.SD对应于Data.table的子集：
DT[, lapply(.SD, uniqueN)]
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: 14 570 1 10 31 616 3 109 509
## distance hour sum_delay carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep lkp.count
## 1: 152 25 1021 134 134 11
NA比率
为了计算每一列的未知值(R中为NA, SQL中为NULL)的比率, 我们提供了所需的函数以应用于每一列。
DT[, lapply(.SD, function(x) sum(is.na(x))/.N)]
## carrier dep_delay year month day arr_delay origin dest air_time
## 1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## distance hour sum_delay carrierm_mean_arr carrierm_mean_dep lkp.count
## 1: 0.3216654 0 0 0 0 0.9071555
汇出资料
data.table包还提供了将表格数据快速导出为CSV格式的功能。
tmp.csv <- tempfile(fileext=".csv")
fwrite(DT, tmp.csv)
# preview exported data
cat(system(paste("head -3", tmp.csv), intern=TRUE), sep="\n")
## carrier, dep_delay, year, month, day, arr_delay, origin, dest, air_time, distance, hour, sum_delay, carrierm_mean_arr, carrierm_mean_dep, lkp.count
## AA, 1498, 2014, 10, 4, 1494, EWR, DFW, 200, 1372, 7, 2992, 5.54195933456561, 7.59149722735674, 5877
## AA, 1241, 2014, 4, 15, 1223, JFK, BOS, 39, , 13, 2464, 1.90332441727168, 3.98700802445548, 1173
撰写本文时, fwrite函数尚未发布到CRAN存储库。要使用它, 我们需要安装data.table开发版本, 否则我们可以使用base R write.csv函数, 但不要指望它会很快。
资源资源
有大量可用资源。除了每个功能可用的手册之外, 还有软件包小插图, 它们是针对特定主题的教程。这些可以在”入门”页面上找到。此外, “演示文稿”页面列出了来自全球data.table演示文稿的30多种材料(幻灯片, 视频等)。同样, 社区支持也在不断增长, 最近在Stack Overflow data.table标签上达到了第4000个问题, 仍然有很高的回答率(91.9％)。下图显示了随时间推移堆栈溢出的data.table标签问题的数量。
SO每月针对data.table提问-仅标记data.table的问题, 不回答带有data.table的问题(已接受)
总结
本文提供了一些示例, 可以使用data.table包在R中进行有效的表格数据转换。可以通过寻找可重复的基准来检查性能的实际数字。我发表了一篇有关data.table解决方案的总结博客文章, 涉及关于R语言的前50个最受好评的StackOverflow问题, 称为”使用data.table有效解决常见R问题”, 你可以在其中找到大量图形和可复制的代码。包data.table使用本机实现的快速基数排序进行分组操作, 并使用二进制搜索快速子集/联接。此基数排序已从3.3.0版合并到base R中。此外, 该算法最近已在H2O机器学习平台中实现, 并在H2O集群上并行化, 从而可以在10B x 10B行上进行有效的大联接。
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