Articles of डेटाटाइबल

eval और उद्धरण में data.table

मुझे यहां क्या समझ नहीं आ रहा है? d = data.table(a = 1:5) d[, a] # 1 2 3 4 5 d[, sum(a)] # 15 d[, eval(quote(a))] # 1 2 3 4 5 d[, sum(eval(quote(a)))] # 15 quoted_a = quote(a) d[, eval(quoted_a)] # 1 2 3 4 5 d[, sum(eval(quoted_a))] # Error in eval(expr, envir, […]

क्यों जैसा कि एक चरित्र वेक्टर पर धीमा है?

मैंने अपने कोड के प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए डेटा में योग्य पैकेज का उपयोग आरम्भ किया। मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग कर रहा हूं: sp500 <- read.csv('../rawdata/GMTSP.csv') days <- c("Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Sunday") # Using data.table to get the things much much faster sp500 <- data.table(sp500, key="Date") sp500 <- sp500[,Date:=as.Date(Date, "%m/%d/%Y")] sp500 <- sp500[,Weekday:=factor(weekdays(sp500[,Date]), levels=days, ordered=T)] […]

`Data.table` में गतिशील स्तंभ नामों का उपयोग करना

मैं किसी डेटा कॉल में प्रत्येक कॉलम का मतलब दूसरे कॉलम द्वारा समूहीकृत करना चाहता हूं। मेरा प्रश्न SO ( दो और दो ) पर दो अन्य प्रश्नों के समान है, लेकिन मैं अपनी समस्या पर उन लोगों को लागू नहीं कर सका। यहाँ एक उदाहरण है: library(data.table) dtb <- fread(input = "condition,var1,var2,var3 one,100,1000,10000 one,101,1001,10001 […]

जब मैं डेटा: योग्य में: = ऑपरेटर का उपयोग करूँ?

data.table ऑब्जेक्ट अब एक: = ऑपरेटर है। क्या यह ऑपरेटर अन्य सभी असाइनमेंट ऑपरेटरों से भिन्न होता है? साथ ही, इसके उपयोग क्या हैं, यह कितना तेज़ है, और कब से बचा जाना चाहिए?

`Data.table` के भीतर` j` अभिव्यक्ति के भीतर दोनों स्तंभ नाम और लक्ष्य मान का मूल्यांकन करना

विचार करें target <- "vs" value <- 1 library(data.table) dt <- as.data.table(head(mtcars)) इसलिए मैं कॉलम नाम और वैल्यू के रूप में मान दोनों को पास करने की कोशिश कर रहा हूं, जो j अभिव्यक्ति में data.table परिवेश में है, जो कुछ के बराबर होगा dt[, vs == 1] # [1] FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE […]

एक डेटा का उपयोग करना subsetting! = <कुछ गैर-एनए> भी नहीं भी शामिल है

मेरे पास एक कॉलम है जिसके पास NA एस है I मैं पंक्तियों को छोड़ना चाहता हूं जहां वह स्तंभ एक विशिष्ट मान लेता है (जो "" हो सकता है)। हालांकि, मेरा पहला प्रयास मुझे NA एस के साथ पंक्तियों को भी खो देता है: > a = c(1,"",NA) > x <- data.table(a);x a 1: […]

अंतराल सेट / कुशल ओवरलैप जुड़ने के बीच ओवरलैपिंग ढूँढना

अवलोकन: मुझे दो तालिकाओं में शामिल होने की आवश्यकता है: ref में समय अंतराल ( t1 से t1 ) के साथ-साथ प्रत्येक अंतराल के लिए id और एक space जहां यह अंतराल होता है। map में समय अंतराल ( t1 से t1 तक) प्रत्येक में परिणामस्वरूप res और इसके संबंधित space मैं ref पर ref […]

द्विआधारी खोज नहीं सदिश स्कैन का उपयोग करते हुए, 2 कॉलम की केवल 2 स्तंभ द्वारा डेटा प्राप्त करने योग्य

मैंने हाल ही में data.table में द्विआधारी खोज की खोज की है यदि तालिका को एकाधिक चाबियाँ पर सॉर्ट किया गया है, तो यह संभव है कि दूसरी कुंजी को खोज सके? DT = data.table(x=sample(letters,1e7,T),y=sample(1:25,1e7,T),rnorm(1e7)) setkey(DT,x,y) #R> DT[J('x')] # xy V3 # 1: x 1 0.89109 # 2: x 1 -2.01457 # — #384922: x […]

क्या डीप्टर हर एक को सूचीबद्ध किए बिना कई चर पर संक्षेप कर सकता है?

dplyr आश्चर्यजनक तेज है, लेकिन मुझे आश्चर्य है कि मुझे कुछ याद आ रही है: क्या यह कई चर पर संभव है उदाहरण के लिए: library(dplyr) library(reshape2) (df=dput(structure(list(sex = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("boy", "girl"), class = "factor"), age = c(52L, 58L, 40L, 62L), bmi = c(25L, 23L, 30L, 26L), chol = c(187L, […]

डेटा "योग्य सूचकांक" या "समूह काउंटर"

किसी data.table पर कुंजी बनाने के बाद: set.seed(12345) DT <- data.table(x = sample(LETTERS[1:3], 10, replace = TRUE), y = sample(LETTERS[1:3], 10, replace = TRUE)) setkey(DT, x, y) DT # xy # [1,] AB # [2,] AB # [3,] BB # [4,] BB # [5,] CA # [6,] CA # [7,] CA # [8,] CA # […]

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