data.table全能開發工具

一、data.table教程

data.table是R語言中一個十分強大的工具，用於快速處理大規模數據的內存計算。

使用data.table需要首先引入該庫，並且將需要處理的數據轉換成data.table類型：

library(data.table)
data <- data.table(data)

在使用data.table之前需要知道的一個概念是key。key是用來指定data.table的排序列，默認情況下，data.table使用第一列作為key。key可以是多個列，並且可以使用下面的方法指定：

setkey(data, keyCols)

其中，keyCols可以是一個列名，也可以是多個列名組成的列表。

二、datatable排序

排序是數據處理中常見的操作，使用data.table可以十分迅速地進行排序操作。我們可以使用order()函數對data.table進行排序，並且data.table能夠快速的排序大量數據：

setkey(data, keyCols)
data <- data[order(keyCols)]

另外，我們還可以使用內置的排序函數進行排序，如下所示：

data[order(Column1, Column2),]

三、data.table 連接表

使用data.table進行表連接操作也十分容易，data.table常見的連接方式如下：

data1[ data2, nomatch = 0 ]
data1[ data2, nomatch = NA ]
data1[ data2, .(col1, col2, col3) ]

其中第一個語句是內連接操作，第二個是左外連接操作，第三個是選擇列操作。

四、data.table 缺失值

缺失值是數據處理中常見的問題，處理缺失值需要使用很多常規的方法，但是使用data.table可以進行更高效的處理，如下所示：

data[is.na(Column1), Column1 := 0]
data[is.na(Column2), Column2 := mean(Column2, na.rm = TRUE)]

對於輸入數據中缺失值過多的情況，我們可以使用下面的語句進行刪除：

data <- data[, lapply(.SD, na.omit)]

五、data.table如何賦空值

在數據處理的過程中，我們有時需要設置某些列為空值，可以使用下面的語句實現：

data[, (Cols) := NULL]

其中，Cols為需要設置為空值的列名或列名組成的列表。

六、data.table形成四格表函數

data.table可以方便地對數據進行四格表分析，通過以下語句可以快速獲取四格表信息：

data[, .(count = .N), by = .(Column1, Column2)]

其中，count用於計算每個分組中的數量，by用於指定分組列。

七、data.table包速查表

data.table提供了大量快捷的函數，官方文檔中也提供了非常詳細的速查表，讓我們可以方便地查找需要使用的函數。

八、data.table合併

data.table可以方便地進行多個數據表的合併操作，如下所示：

data1 <- data.table(data1)
data2 <- data.table(data2)

merge(data1, data2, by = "Column1")

其中，by用於指定唯一連接列。

九、data.table函數如何調用

除了上述常見的操作之外，data.table還提供了很多便捷的函數，可以方便地進行計算和篩選。使用方法非常簡單，如下所示：

data[, sum(Column1), by = Column2]
data[, .(Column3 = max(Column1)), by = Column2]

其中，第一個語句用於計算每個分組中Column1的總和，第二個語句用於計算每個分組中Column1的最大值所在的行。

十、data.table最快選取

在處理數據時，我們有時候需要選取數據中的特定行或列，使用data.table可以非常快速地進行選取操作：

data[, Column1] # 獲取Column1列
data[1:10, ] # 獲取前10行數據
data[,.SD,.SDcols = Cols] # 選取指定列