Das R data.table-Paket ist eine Erweiterung von data.frame, die für eine schnelle speicherinterne Datenanalyse entwickelt wurde. Verwenden Sie das dt-Tag für das DataTables-Paket mit Shiny (DT).
Wie extrahiere ich eine Spalte aus einer Datentabelle als Vektor anhand ihrer Position? Im Folgenden sind einige Codefragmente aufgeführt, die ich ausprobiert habe: DT<-data.table(x=c(1,2),y=c(3,4),z=c(5,6)) DT # x y z #1: 1 3 5 #2: 2 4 6 Ich möchte diese Ausgabe über die Spaltenposition erhalten DT$y #[1] 3 4 is.vector(DT$y) …
Ich versuche, das Paket data.table in meinem eigenen Paket zu verwenden. MWE ist wie folgt: Ich erstelle eine Funktion, test.fun, die einfach ein kleines data.table-Objekt erstellt und dann die Spaltengruppierung "Val" durch die Spalte "A" summiert. Der Code ist test.fun<-function () { library(data.table) testdata<-data.table(A=rep(seq(1,5), 5), Val=rnorm(25)) setkey(testdata, A) res<-testdata[,{list(Ct=length(Val),Total=sum(Val),Avg=mean(Val))},"A"] return(res) …
Was ist der richtige Weg, um mehrere Spalten aus einer data.table zu entfernen? Ich verwende derzeit den folgenden Code, habe jedoch ein unerwartetes Verhalten festgestellt, als ich versehentlich einen der Spaltennamen wiederholt habe. Ich war mir nicht sicher, ob dies ein Fehler war oder ob ich Spalten nicht auf diese …
Ich möchte (1) Daten nach einer Variablen gruppieren ( State), (2) innerhalb jeder Gruppe die Zeile mit dem Mindestwert einer anderen Variablen finden ( Employees) und (3) die gesamte Zeile extrahieren. (1) und (2) sind einfache Einzeiler, und ich denke, (3) sollte es auch sein, aber ich kann es nicht …
Ich verwende das data.tablePaket, um eine zusammenfassende Statistiksammlung für einen Datensatz zu beschleunigen. Ich bin gespannt, ob es eine Möglichkeit gibt, nach mehr als einer Spalte zu gruppieren. Meine Daten sehen folgendermaßen aus: purchaseAmt adShown url 15.54 00001 150000001 4.82 00002 150000001 157.99 05005 776300044 ... ... ... Ich kann …
Ich wollte einige NA-Werte in eine Datentabelle ohne Gruppen eintragen. Bitte beachten Sie diesen Auszug der Datentabelle, die Zeit und Entfernungen darstellt: library(data.table) df <- data.frame(time = seq(7173, 7195, 1), dist = c(31091.33, NA, 31100.00, 31103.27, NA, NA, NA, NA, 31124.98, NA,31132.81, NA, NA, NA, NA, 31154.19, NA, 31161.47, NA, …
Ich habe eine data.table : groups <- data.table(group = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"), code_1 = c(2,2,2,7,8,NA,5), code_2 = c(NA,3,NA,3,NA,NA,2), code_3 = c(4,1,1,4,4,1,8)) group code_1 code_2 code_3 A 2 NA 4 B 2 3 1 C 2 NA 1 D 7 3 4 E 8 NA 4 F …
Ich habe die Angewohnheit, ähnliche Aufgaben in einer einzigen Zeile zusammenzufassen. Wenn ich zum Beispiel nach und in einer Datentabelle filtern amuss b, füge cich sie in einer []mit UNDs zusammen. Gestern habe ich festgestellt, dass dies in meinem speziellen Fall unglaublich langsam war und stattdessen Verkettungsfilter getestet. Ich habe …
Ich muss eine Spalte, die Informationen enthält, in mehrere Spalten aufteilen. Ich würde verwenden, tstrsplitaber die gleiche Art von Informationen ist nicht in der gleichen Reihenfolge zwischen den Zeilen und ich muss den Namen der neuen Spalte innerhalb der Variablen extrahieren. Wichtig zu wissen: Es kann viele Informationen geben (Felder, …
Ich weiß, dass es hier einige ähnliche Fragen gibt, aber keine scheint das genaue Problem anzusprechen, das ich habe. set.seed(4) df = data.frame( Key = c("A", "B", "A", "D", "A"), Val1 = rnorm(5), Val2 = runif(5), Val3 = 1:5 ) Ich möchte die Werte der Wertespalten für die Zeilen auf …
Soll ich meinen Lernaufwand für die Daten Gerangel in R, und zwar zwischen investieren dplyr, dtplyrund data.table? Ich benutze dplyrmeistens, aber wenn die Daten dafür zu groß sind, werde ich sie verwenden data.table, was selten vorkommt. Nun, da dtplyrv1.0 als Schnittstelle für herauskommt data.table, scheint es, als müsste ich mir …
Ich versuche herauszufinden, wie man eine R-Datentabelle basierend auf der Verkettung von 2 Spalten bestellt. Hier ist meine Beispieldatentabelle. dt <- data.table(id = c('A', 'A', 'A', 'A', 'A') , col1 = c(7521, 0, 7915, 5222, 5703) , col2 = c(7907, 5703, 8004, 7521, 5222)) id col1 col2 1: A 7521 …
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