data.table

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    爲什麼熊貓比Python中的data.table合併更快？

    我最近遇到了pandas python庫，根據this benchmark執行非常快速的內存合併。它甚至比R中的data.table包快（我選擇用於分析的語言）。 爲什麼pandas比data.table快得多？是因爲python對R的固有速度優勢，還是存在一些我不知道的折衷？有沒有辦法在data.table中執行內部和外部連接，而不使用merge(X, Y, all=FALSE)和merge(X
    python r join data.table pandas 2012-01-24

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    使用data.tables，嘗試按列索引聚合數據

    我在使用data.table包時遇到了一些麻煩。我使用這個軟件包是因爲它看起來非常快速和高效，並且它將在一個非常大的數據集上工作（〜6m x 300）。 所以，基本上我有這個問題的一個例子是： AA <- matrix(runif(50,0,100), 10,5) AA <- data.table(AA) colnames(AA) <- c("one","two","three","four"
    r aggregate data.table 2012-01-28

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    重塑拋出錯誤的data.table，但不data.frame

    我有一個彙總統計數據框，我轉換爲寬使用重塑。這工作正常。但是，如果我將錶轉換爲中間的data.table（用測試統計信息添加另一列），則即使不更改數據，重塑也會引發錯誤。 require(data.table) stats <- structure(list(sample = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
    r data.table reshape 2012-02-08

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    R 2與錯誤信息終止：此應用程序已請求運行時終止它在一個不尋常的方式

    我有一個相當大的一塊有時打破，據代碼，我可以隨意看，並顯示錯誤消息： 此應用程序已請求運行時終止它在 不尋常的方式。請聯繫應用程序的支持團隊獲取更多 信息。 一些研究表明我，這似乎是一個Windows/C runtime消息時abort被調用（見例如這個link）。這使我堅信：由於它不是由R拋出的錯誤，我不知道在哪裏看。有沒有人有任何線索R或data.table（如果有可能一個包調用abort函數
    r data.table 2011-12-23

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    R - 加速近似日期匹配。 idata.frame？

    我正在努力高效地執行兩個數據幀之間的「關閉」日期匹配。這個問題使用plyr軟件包中的idata.frame來探索解決方案，但我也會對其他建議的解決方案感到非常滿意。 下面是兩個數據幀的一個非常簡單的版本： sampleticker<-data.frame(cbind(ticker=c("A","A","AA","AA"), date=c("2005-1-25","2005-03-30",
    r data.table plyr subset 2012-02-13

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    ：=（通過引用傳遞）操作者在data.table包修改另一個數據表對象同時

    在測試我的代碼，我發現了以下內容：如果我分配data.table DT1到DT和更改DT之後，DT1隨着它變化。所以DT和DT1似乎是內部鏈接。這是預期的行爲？儘管我不是編程專家，但這看起來不對，而且使用簡單的R變量或data.frame進行測試，我無法重現該行爲。這裏發生了什麼事？ DF <- data.frame(ID=letters[1:5], value=1:5) DF
    r pass-by-reference data.table 2011-11-06

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    [R XTS和data.table

    我可以一個data.table轉換爲XTS對象，就像我做的一個data.frame： > df = data.frame(x = c("a", "b", "c", "d"), v = rnorm(4)) > dt = data.table(x = c("a", "b", "c", "d"), v = rnorm(4)) > xts(df, as.POSIXlt(c("2011-01-01 15
    r xts data.table 2012-02-15

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    data.table函數可以實時處理日期和時間列嗎？

    我已經開始使用data.table。事實上，它是非常快速和相當好的語法。我在日期上遇到麻煩。我喜歡用lubridate。在我的許多數據集中，我有日期或日期和時間，並使用lubridate來操縱它們。 Lubridate將該瞬間存儲爲POSIX類。我在這裏看到了答案，例如創建新的變量來獲得例如。我不喜歡那樣。有時候我會按季度分析其他時間，按季度分析其他時間，其他時間按月分析，其他時間按持續時間分析。
    r data.table lubridate 2011-11-22

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    在使用data.table的R中，當條件字段是整數時，子集或查詢如何？

    我正在使用data.table包相當多。有很多子集，查詢或搜索的例子（或者任何你想稱之爲）的二進制搜索，這顯然比矢量掃描快得多。以下是幫助文件的摘錄。 DT["a"] # binary search (fast) DT[x=="a"] # vector scan (slow) 但是，如果一個人想搜索的列是不是一個因素（或字符），而是爲整數會發生什麼。 cpt <- c(234
    r select subset data.table 2012-01-18

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    在使用data.table的R中，如何排除行，如何在整數列中包含NA值

    我使用的data.table相當多。它工作的很好，但我發現它花了很長時間來轉換我的語法，以便利用二進制搜索。 在下面的數據表會怎麼選擇1所有行，包括在CPT值是NA但不包括行，其中的CPT值是23456或10000 cpt <- c(23456,23456,10000,44555,44555,NA) description <- c("tonsillectomy","tonsillectomy
    r select data.table subset 2012-01-18
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