利用data.table进行数据分析

时间 2019-11-09

标签利用 data.table data table 进行数据分析繁體版

原文原文链接

利用data.table进行数据分析

DataCamp课程的官方速查表(本篇内容由我跟小伙伴一年前翻译，最开始挂在雪晴数据网上)python

原文连接：data-table-data-manipulation-r-tutorial

我的认为R中最应该学习的一个R包就是data.table了,本人16年参加一些数据挖掘比赛，数据量较大，开始学习data.table来进行快速数据清洗，这边的快速有2方面：git

data.table的运行速度快
data.table代码简短，写起来快

dt[i,j,by] #一行代码解决全部

能够说data.table是R数据处理的极限了（不喜勿喷），运行速度也快于python的pandas
下面将我看到的一些关于data.table的中文翻译文章给出连接，包括当时我本身翻译的文章，方便你们查询，也方便我本身查询。github

data.table cheat sheet 看了这篇能够快速入门了
data.table Vignettes当时也想翻译，后来发现网上已经有了，里面一共包含5篇文章
知乎网友整理里面共3篇
data.table的前世此生1,
data.table的前世此生2 来自大猫的翻译，推荐下大猫的公众号r-damao，里面不少data.table的精彩内容

以上共9篇关于data.table的文章以及大猫的微信公众号中的一些文章，都是中文翻译好的，都看完就基本入门了.spring

介绍

R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序作数据整型的运算速度大大的增长。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤为适合那些须要处理大型数据集(好比1GB到100GB)须要在内存中处理数据的人。不过这个包的一些符号并非很容易掌握，由于这些操做方式在R中比较少见。这也是这篇文章的目的，为了给你们提供一个速查的手册。微信

通用格式: DT[i, j, by]，对于数据集DT，选取子集行i,经过by分组计算japp

1.生成一个data.table对象

生成一个data.table对象，记为DT.函数

> library(data.table)
> set.seed(45L)
> DT <- data.table(V1=c(1L,2L),
+ V2=LETTERS[1:3],
+ V3=round(rnorm(4),4),
+ V4=1:12)
> DT
     V1 V2      V3 V4
 1:  1  A  0.3408  1
 2:  2  B -0.7033  2
 3:  1  C -0.3795  3
 4:  2  A -0.7460  4
 5:  1  B  0.3408  5
 6:  2  C -0.7033  6
 7:  1  A -0.3795  7
 8:  2  B -0.7460  8
 9:  1  C  0.3408  9
10:  2  A -0.7033 10
11:  1  B -0.3795 11
12:  2  C -0.7460 12

2.经过i来筛选数据集的行

经过数字来筛选数据集的行

选取第三行到第五行学习

> DT[3:5,] #or DT[3:5]
    V1 V2      V3 V4
1:  1  C -0.3795  3
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  B  0.3408  5

基于使用快速自动索引条件，使用列名选择行i

在V2这一列，选择全部值为A的行翻译

> DT[ V2 == "A"]
    V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  A -0.3795  7
4:  2  A -0.7033 10

选择多个值:

选择在这一列中包含value1或value2的全部值code

> DT[column %in% c("value1","value2")]

选择V2这列中包含值A或C的全部行

> DT[ V2 %in% c("A","C")]
    V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  1  C -0.3795  3
3:  2  A -0.7460  4
4:  2  C -0.7033  6
5:  1  A -0.3795  7
6:  1  C  0.3408  9
7:  2  A -0.7033 10
8:  2  C -0.7460 12

3.经过j来操做列

经过j来选择一列

> DT[,V2]
[1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C"

注意到V2这一列是以向量的形式返回的

经过j来选择多列

> DT[,.(V2,V3)]
     V2      V3
 1:  A  0.3408
 2:  B -0.7033
 3:  C -0.3795
 4:  A -0.7460
 5:  B  0.3408
 6:  C -0.7033
 7:  A -0.3795
 8:  B -0.7460
 9:  C  0.3408
10:  A -0.7033
11:  B -0.3795
12:  C -0.7460

V2与V3这两列以data.table的形式返回

.()为list()的一个别名。若是使用.(),返回的为一个data.table对象。若是不使用.()，结果为返回一个向量。

在j上调用函数

> DT[,sum(V1)]
[1] 18

以向量的形式返回V1列中全部元素的总和

在多列上进行计算

以data.table的形式，返回V1这列的全部元素之和与V3这列的标准差

> DT[,.(sum(V1),sd(V3))]
   V1        V2
1: 18 0.4546055

指定计算列的列名

相似上例，但有一个新的列名

> DT[,.(Aggregate = sum(V1), Sd.V3 = sd(V3))]
   Aggregate     Sd.V3
1:        18 0.4546055

若列的长度不一，则会循环对齐

选择V1这一列，并计算V3这列的标准差，将会获得一个标准差的值并循环补齐

> DT[,.(V1, Sd.V3 = sd(V3))]
 V1     Sd.V3
 1:  1 0.4546055
 2:  2 0.4546055
 3:  1 0.4546055
 4:  2 0.4546055
 5:  2 0.4546055
 6:  1 0.4546055
 7:  2 0.4546055
 8:  1 0.4546055
 9:  1 0.4546055
10:  2 0.4546055
11:  1 0.4546055
12:  2 0.4546055

多个表达式能够包裹在花括号中

输出V2这一列并绘制V3这一列

> DT[,{print(V2)
plot(V3)
NULL}]
[1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C"
#And a plot
NULL

4.根据分组来操做j

根据分组来操做j

对V1中的每一类来计算V4列的和

> DT[,.(V4.Sum = sum(V4)),by=V1]
   V1 V4.Sum
1:  1     36
2:  2     42

经过使用.()控制多个列来操做j

与上例相似，但每个分组包含V1和V2两列

> DT[,.(V4.Sum = sum(V4)),by=.(V1,V2)]
   V1 V2 V4.Sum
1:  1  A      8
2:  2  B     10
3:  1  C     12
4:  2  A     14
5:  1  B     16
6:  2  C     18

在by中调用函数

以sign(V1-1)为分组，计算各个分组中V4列的和:

> DT[,.(V4.Sum = sum(V4)),by=sign(V1-1)]
   sign V4.Sum
1:    0     36
2:    1     42

经过指定i行子集的分组进行操做

在前5行数据集中，经过V1列的分组来计算V4列的总和:

> DT[1:5,.(V4.Sum = sum(V4)),by=V1]
     V1 V4.Sum
1:  1      9
2:  2      6

使用函数.N来获得每一个类别的总观测数

在V1列中计算每一个分组的观测数

> DT[,.N,by=V1]
   V1 N
1:  1 6
2:  2 6

5.使用:=引用来添加或更新一列

在一行中使用:=引用来添加或更新列.

注意: 额外的指定 (DT <- DT[...])是多余的
使用:=来更新V1列:

> DT[, V1 := round(exp(V1),2)]

这段代码没有显式的返回结果，而V1列从[1] 1 2 1 2 … 变成了 [1] 2.72 7.39 2.72 7.39 …

使用:=引用来添加或更新多列

使用:=更新V1列和V2列：

> DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1),2), LETTERS[4:6])]

一样没有显式的返回结果，V1列的结果与上相同，V2列从[1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" … 变成: [1] "D" "E" "F" "D" "E" "F" …

使用函数:=

上例的另外一种写法,但会在书写时更易并齐。并且,当添加[]时，结果会返回在屏幕中

> DT[, ':=' (V1 =round(exp(V1),2),V2 = LETTERS[4:6])][]

与上例变化相同,可是因为在语句最后添加了[]，这一结果会返回至屏幕

经过使用:=来移除一列

移除V1列

> DT[, V1 := NULL]

无显式的返回结果，但V1列变为NULL

经过使用:=来移除多列

移除V1列与V2列

> DT[, c("V1","V2") := NULL]

无显式的返回结果，但V1列与V2列变为NULL

将一个包含列名的变量用小括号包裹起来，变量所传递的内容将会被删除
注意：列名为Cols.chosen的列将会被删除，这里不是删除"V1","V2"列

> Cols.chosen = c("V1","V2")
> DT[, Cols.chosen := NULL]

无显式的返回结果，列名为Cols.chosen的列将会被删除

删除指定变量Cols.chosen包含的V1列和V2列

> DT[, (Cols.chosen) := NULL]

无显式的返回结果，列名为V1和V2的列变为NULL##索引与键值

使用setkey()函数设置键值

(注意:因为上面进行了更新操做，此处须要从新运行文章最开始的代码，生成DT)

library(data.table)
set.seed(45L)
DT <- data.table(V1=c(1L,2L),
                 V2=LETTERS[1:3],
                 V3=round(rnorm(4),4),
                 V4=1:12)

setkey()函数能够在数据集DT上设置键值。当咱们设置好key后，data.table会将数据按照key来排序。
在V2列上设置一个键值

> setkey(DT,V2)

无显示返回结果

使用键值来选择行

使用键值能够更加有效地选择行
因为已将V2设置了键值，将会返回该列中全部包含变量值A的行

> DT["A"]
   V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  A -0.3795  7
4:  2  A -0.7033 10

返回键值所在列(V2列)包含变量值A或变量值C的全部行

> DT[c("A","C")]
   V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  A -0.3795  7
4:  2  A -0.7033 10
5:  1  C -0.3795  3
6:  2  C -0.7033  6
7:  1  C  0.3408  9
8:  2  C -0.7460 12

mult参数

mult参数是用来控制i匹配到的哪一行的返回结果默认状况下会返回该分组的全部元素
返回匹配到键值所在列(V2列)全部行中的第一行

> DT["A", mult ="first"]
    V1 V2    V3 V4
1:  1  A 0.3408  1

返回匹配到键值所在列(V2列)全部行中的最后一行

> DT["A", mult = "last"]
   V1 V2      V3 V4
1:  2  A -0.7033 10

nomatch参数

nomatch参数用于控制，当在i中没有到匹配数据的返回结果，默认为NA，也能设定为0。0意味着对于没有匹配到的行将不会返回。
返回匹配到键值所在列(V2列)全部包含变量值A或D的全部行：

> DT[c("A","D")]
    V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  A -0.3795  7
4:  2  A -0.7033 10
5: NA  D      NA NA

变量值A匹配到了，而变量值D没有，故返回NA。
返回匹配到键值所在列(V2列)全部包含值A或D的全部行：

> DT[c("A","D"), nomatch = 0]
   V1 V2      V3 V4
1:  1  A  0.3408  1
2:  2  A -0.7460  4
3:  1  A -0.3795  7
4:  2  A -0.7033 10

由于nomatch参数，值D没有匹配到故不返回。

by=.EACHI参数

by=.EACHI容许按每个已知i的子集分组，在使用by=.EACHI时须要设置键值
返回键值(V2列)中包含A或C的全部行中，V4列的总和。

> DT[c("A","C"),sum(V4)]
[1] 52

返回键值所在列(V2列)中包含A的行在V4列总和与包含C的行在V4列的总和。

> DT[c("A","C"),sum(V4), by=.EACHI]
  V2 V1
1: A 22
2: C 30

使用setkey()设置主键

任意列都能使用setkey()来设置主键，这种方式行能够选择2个主键，这是一个等值链接
V1列的每一个组先根据V1排序，再根据V2排序。

> setkey(DT,V1,V2)

无显式返回结果

选择键值1(V1列)为2且键值2(V2列)为C的行。

> DT[.(2,"C")]
  V1 V2      V3 V4
1:  2  C -0.7033  6
2:  2  C -0.7460 12

选择键值1(V1列)为2且键值2(V2列)为A或C的行

> DT[.(2,c("A","C"))]
    V1 V2      V3 V4
1:  2  A -0.7460  4
2:  2  A -0.7033 10
3:  2  C -0.7033  6
4:  2  C -0.7460 12

6.data.table高级操做

.N

.N能够用来表示行的数量或者最后一行

在i处使用：

> DT[.N-1]
   V1 V2      V3 V4
1:  2  C -0.7033  6

返回每一列的倒数第二行
在j处使用：

> DT[,.N-1]
[1] 11

返回倒数第二行所在的行数。

.()

.()是list()的一个别名，他们在data.table中是等价的。当只有一个元素的位置j或者by中，是不须要.()的。

在j中使用：

> DT[,.(V2,V3)] #or DT[,list(V2,V3)]
   V2      V3
 1:  A  0.3408
 2:  B -0.7033
 3:  C -0.3795
 4:  A -0.7460
 5:  B  0.3408
 6:  C -0.7033
 7:  A -0.3795
 8:  B -0.7460
 9:  C  0.3408
10:  A -0.7033
11:  B -0.3795
12:  C -0.7460

在by中使用：

> DT[, mean(V3),by=.(V1,V2)]
   V1 V2       V1
1:  1  A -0.01935
2:  2  B -0.72465
3:  1  C -0.01935
4:  2  A -0.72465
5:  1  B -0.01935
6:  2  C -0.72465

以V1，V2为分组，对V3求均值

.SD参数

.SD是一个data.table，他包含了各个分组，除了by中的变量的全部元素。.SD只能在位置j中使用：

> DT[, print(.SD), by=V2]
   V1      V3 V4
1:  1  0.3408  1
2:  2 -0.7460  4
3:  1 -0.3795  7
4:  2 -0.7033 10
   V1      V3 V4
1:  2 -0.7033  2
2:  1  0.3408  5
3:  2 -0.7460  8
4:  1 -0.3795 11
   V1      V3 V4
1:  1 -0.3795  3
2:  2 -0.7033  6
3:  1  0.3408  9
4:  2 -0.7460 12
Empty data.table (0 rows) of 1 col: V2

以V2为分组，选择每组的第一和最后一列：

> DT[,.SD[c(1,.N)], by=V2]
   V2 V1      V3 V4
1:  A  1  0.3408  1
2:  A  2 -0.7033 10
3:  B  2 -0.7033  2
4:  B  1 -0.3795 11
5:  C  1 -0.3795  3
6:  C  2 -0.7460 12

以V2为分组，计算.SD中全部元素的和:

> DT[, lapply(.SD, sum), by=V2]
  V2 V1     V3 V4
1:  A  6 -1.488 22
2:  B  6 -1.488 26
3:  C  6 -1.488 30

.SDcols

.SDcols常于.SD用在一块儿，他能够指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集：

> DT[, lapply(.SD,sum), by=V2,.SDcols = c("V3","V4")]
   V2     V3 V4
1:  A -1.488 22
2:  B -1.488 26
3:  C -1.488 30

.SDcols也能够是一个函数的返回值：

> DT[, lapply(.SD,sum), by=V2,.SDcols = paste0("V",3:4)]
   V2     V3 V4
1:  A -1.488 22
2:  B -1.488 26
3:  C -1.488 30

结果与上一个是相同的。

7.串联操做能够把表达式聚合在一块儿并避免多余的中间变量

把多个操做串联起来，这等价于SQL中的having

> DT<-DT[, .(V4.Sum = sum(V4)),by=V1]
> DT[V4.Sum > 35] #no chaining
V1 V4.Sum
1: 1 36
2: 2 42

这个是不使用串联的方法，先以V1为分组，对V4求和，而后再把分组总和大于35的取出来。
使用串联的方法：

> DT[, .(V4.Sum = sum(V4)),by=V1][V4.Sum > 35 ]
V1 V4.Sum
1: 1 36
2: 2 42

分组求和以后对V1进行排序：

> DT[, .(V4.Sum = sum(V4)),by=V1][order(-V1)]
V1 V4.Sum
1: 2 42
2: 1 36

8.使用`set()`家族

set()

set()一般用来更新给定的行和列的值，要注意的是，他不能跟by结合使用。

> rows = list(3:4,5:6)
> cols = 1:2
> for (i in seq_along(rows))
+ { 
+ set(DT,
+ i=rows[[i]],
+ j = cols[i],
+ value = NA) 
+}
> DT
    V1 V2      V3 V4
 1:  1  A -0.0559  1
 2:  2  B -0.4450  2
 3: NA  C  0.0697  3
 4: NA  A -0.1547  4
 5:  1 NA -0.0559  5
 6:  2 NA -0.4450  6
 7:  1  A  0.0697  7
 8:  2  B -0.1547  8

以上程序把给定的一组行和列都设置为了NA

setname()

与set()同理，setname()能够修改给定的列名和行名，如下程序是

#把名字为"old"的列，设置为"new"
> setnames(DT,"old","new") 
#把"V2","V3"列，设置为"V2.rating","V3.DataCamp"
> setnames(DT,c("V2","V3"),c("V2.rating","V3.DataCamp"))

setcolorder()

setcolorder()能够用来修改列的顺序。

setcolorder(DT,c("V2","V1","V4","V3"))

这段代码会使得列的顺序变成：

[1] "V2" "V1" "V4" "V3"

取各分组中几率最大的那个样本的某字段

dt[order(-prob),字段[1],.(分组)]
dt[order(-label_prob),.(shop_id_yc = shop_id[1]),.(row_id)]
或者
dt[,.SD[which.max(label_prob)],.(row_id)]
或者
setorder(dt, -x)[, head(.SD, 5), .(row_id)] #setorder 稍快于order

选择group列中的第一行数据

dt[!duplicated(dt$id),]

利用data.table进行数据分析

利用data.table进行数据分析

原文连接：data-table-data-manipulation-r-tutorial

介绍

1.生成一个data.table对象

2.经过i来筛选数据集的行

经过数字来筛选数据集的行

基于使用快速自动索引条件，使用列名选择行i

选择多个值:

3.经过j来操做列

经过j来选择一列

经过j来选择多列

在j上调用函数

在多列上进行计算

指定计算列的列名

若列的长度不一，则会循环对齐

多个表达式能够包裹在花括号中

4.根据分组来操做j

根据分组来操做j

经过使用.()控制多个列来操做j

在by中调用函数

经过指定i行子集的分组进行操做

使用函数.N来获得每一个类别的总观测数

5.使用:=引用来添加或更新一列

在一行中使用:=引用来添加或更新列.

使用:=引用来添加或更新多列

使用函数:=

经过使用:=来移除一列

经过使用:=来移除多列

使用setkey()函数设置键值

使用键值来选择行

mult参数

nomatch参数

by=.EACHI参数

使用setkey()设置主键

6.data.table高级操做

.N

.()

.SD参数

.SDcols

7.串联操做能够把表达式聚合在一块儿并避免多余的中间变量

把多个操做串联起来，这等价于SQL中的having

8.使用set()家族

set()

setname()

setcolorder()

取各分组中几率最大的那个样本的某字段

选择group列中的第一行数据

8.使用`set()`家族