R言語data.tableの概要
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data.tableパケットは、非常に簡潔な汎用フォーマット:DT[i,j,by]を提供し、データセットDTに対してサブセット行iを選択し、byパケットによりjを計算し、dplyrなどのパケットと比較するdataと理解できる.tableの運転速度が速い.
dataを作成するtable
これはdataと同じです.frameの作成は同じです
あるいはdataを直接frameをdataに変換する.tableタイプ
1. Keys
Keysはdataにあるtableでは重要な概念でありdataである.tableには1つのkeyしか設定できませんが、このkeyには複数の列を含めることができます.キーを設定するとdatatableはkeyに従ってデータを並べ替えます.
キーが設定されていない場合、DT[b]操作は以上のエラーを報告します.
デフォルトでは、グループのすべての要素
次に、dataを実証するために1000万行のデータを作成します.tableの性能
DFのxが"R"の行とyが"h"の行を抽出してみましょう
私たちはdataを使います.tableは同じ操作をします.
キーを設定すると、ローを抽出する操作には待ち時間がほとんどかかりません.私たちが普段使っている操作より100倍速いことがわかります.注意すべきは、"=="オペレータを使用すると、dataにもかかわらず配列全体がスキャンされます.tableはこの方法でも抽出できますが、遅いので、できるだけ避けましょう.
2.高速重合(fast grouping)
次にdataについて説明します.tableの2番目のパラメータ
以上のコードはxをパケットとし,sum関数を順次呼び出し,各パケットxの総和を統計した.この機能はplyrパケットとdplyrパケットにも対応する関数で実現されていることは明らかであり,次にこの3つのパケットの速度を比較する.
以上の結果から明らかなdataが見られた.tableはdplyrとplyrパッケージよりはるかに速い
3.クイック接続
DT[X]を使用すると、Xのkey(keyが指定されていない場合はデフォルトの最初の列)とDTのkeyが接続されます.同様に、X[DT]はDTとXを接続します.
on操作を使用して、同じ2つのカラムを接続することもできます.
dataも使えますtableのmerge関数
共有主義者(sharism)として、私のすべてのインターネットが発表した図文はCCの著作権に従い、転載は作者の情報を保留し、著者a 358463121コラムを明記してください.http://blog.csdn.net/a358463121、ソースコードについてはGitHubアドレスを明記してください.https://github.com/358463121/.ビジネスの使用は著者に連絡してください.
dataを作成するtable
set.seed(1)
DF = data.frame(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5))
DF
## x v
## 1 b -0.6264538
## 2 b 0.1836433
## 3 b -0.8356286
## 4 a 1.5952808
## 5 a 0.3295078これはdataと同じです.frameの作成は同じです
DT = data.table(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5))
DT
## x v
## 1: b -0.8204684
## 2: b 0.4874291
## 3: b 0.7383247
## 4: a 0.5757814
## 5: a -0.3053884
あるいはdataを直接frameをdataに変換する.tableタイプ
CARS = data.table(cars)
head(CARS)
## speed dist
## 1: 4 2
## 2: 4 10
## 3: 7 4
## 4: 7 22
## 5: 8 16
## 6: 9 10tables()関数を使用して、メモリ内のdataをすべて表示できます.table tables()
## NAME NROW NCOL MB COLS KEY
## [1,] CARS 50 2 1 speed,dist
## [2,] DT 5 2 1 x,v
## Total: 2MB1. Keys
Keysはdataにあるtableでは重要な概念でありdataである.tableには1つのkeyしか設定できませんが、このkeyには複数の列を含めることができます.キーを設定するとdatatableはkeyに従ってデータを並べ替えます.
DT[2,] # 2
## x v
## 1: b 0.4874291
DT[x=="b",] # x=b
## x v
## 1: b -0.8204684
## 2: b 0.4874291
## 3: b 0.7383247
cat(try(DT["b",],silent=TRUE))
## Error in `[.data.table`(DT, "b", ) :
## When i is a data.table (or character vector), x must be keyed (i.e. sorted, and, marked as sorted) so data.table knows which columns to join to and take advantage of x being sorted. Call setkey(x,...) first, see ?setkey.キーが設定されていない場合、DT[b]操作は以上のエラーを報告します.
setkey()でDT設定キーを設定できます.setkey(DT,x)
DT["b",]
DT["b"] #
## x v
## 1: b -0.8204684
## 2: b 0.4874291
## 3: b 0.7383247デフォルトでは、グループのすべての要素
mult='all'が返されますが、最初の要素を返すか、最後の要素を返すなど、他の結果が必要な場合はDT["b",mult="first"]
## x v
## 1: b -0.8204684
DT["b",mult="last"]
## x v
## 1: b 0.7383247次に、dataを実証するために1000万行のデータを作成します.tableの性能
grpsize = ceiling(1e7/26^2) # 10 million rows, 676 groups
tt=system.time( DF 26*grpsize),
y=rep(letters,each=grpsize),
v=runif(grpsize*26^2),
stringsAsFactors=FALSE)
)
head(DF,3)
## x y v
## 1 A a 0.9347052
## 2 A a 0.2121425
## 3 A a 0.6516738
tail(DF,3)
## x y v
## 10000066 Z z 0.9537745
## 10000067 Z z 0.6654964
## 10000068 Z z 0.9368095
dim(DF)
## [1] 10000068 3DFのxが"R"の行とyが"h"の行を抽出してみましょう
system.time(ans1 "R" & DF$y=="h",])
## user system elapsed
## 1.35 0.07 1.42
head(ans1,3)
## x y v
## 6642058 R h 0.2442074
## 6642059 R h 0.6491902
## 6642060 R h 0.5894140私たちはdataを使います.tableは同じ操作をします.
DT = as.data.table(DF)
system.time(setkey(DT,x,y))
## user system elapsed
## 0.13 0.01 0.14
system.time(ans2 "R","h")])
## user system elapsed
## 0.02 0.00 0.02キーを設定すると、ローを抽出する操作には待ち時間がほとんどかかりません.私たちが普段使っている操作より100倍速いことがわかります.注意すべきは、"=="オペレータを使用すると、dataにもかかわらず配列全体がスキャンされます.tableはこの方法でも抽出できますが、遅いので、できるだけ避けましょう.
system.time(ans1 "R" & y=="h"]) # works but is using data.table badly
## user system elapsed
## 1.06 0.00 1.062.高速重合(fast grouping)
次にdataについて説明します.tableの2番目のパラメータ
DT[,sum(v)]
## [1] 4999770
head(DT[,sum(v),by=x])
## x V1
## 1: A 192270.6
## 2: B 192261.3
## 3: C 192292.2
## 4: D 191924.2
## 5: E 192457.3
## 6: F 192240.2以上のコードはxをパケットとし,sum関数を順次呼び出し,各パケットxの総和を統計した.この機能はplyrパケットとdplyrパケットにも対応する関数で実現されていることは明らかであり,次にこの3つのパケットの速度を比較する.
#plyr
system.time(
ddply(DF,.(x),function(x)sum(x$v))
)
## user system elapsed
## 1.71 0.22 1.94
#dplyr
system.time({
DF%>%
group_by(x)%>%
summarise(sum(v))
})
## user system elapsed
## 0.60 0.12 0.72
#data.table
DT = as.data.table(DF)
system.time({
DT[,sum(v),by=x]
})
## user system elapsed
## 0.12 0.02 0.14
以上の結果から明らかなdataが見られた.tableはdplyrとplyrパッケージよりはるかに速い
3.クイック接続
DT[X]を使用すると、Xのkey(keyが指定されていない場合はデフォルトの最初の列)とDTのkeyが接続されます.同様に、X[DT]はDTとXを接続します.
DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
DT
## x y v
## 1: a 1 1
## 2: a 3 2
## 3: a 6 3
## 4: b 1 4
## 5: b 3 5
## 6: b 6 6
## 7: c 1 7
## 8: c 3 8
## 9: c 6 9
X = data.table(c("b","c"),foo=c(4,2))
X
## V1 foo
## 1: b 4
## 2: c 2
setkey(DT,x)
DT[X]
## x y v foo
## 1: b 1 4 4
## 2: b 3 5 4
## 3: b 6 6 4
## 4: c 1 7 2
## 5: c 3 8 2
## 6: c 6 9 2
setkey(X,V1)
X[DT]
## V1 foo y v
## 1: a NA 1 1
## 2: a NA 3 2
## 3: a NA 6 3
## 4: b 4 1 4
## 5: b 4 3 5
## 6: b 4 6 6
## 7: c 2 1 7
## 8: c 2 3 8
## 9: c 2 6 9on操作を使用して、同じ2つのカラムを接続することもできます.
DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
X = data.table(x=c("b","c"),foo=c(4,2))
DT[X, on="x"] # join on columns 'x'
## x y v foo
## 1: b 1 4 4
## 2: b 3 5 4
## 3: b 6 6 4
## 4: c 1 7 2
## 5: c 3 8 2
## 6: c 6 9 2dataも使えますtableのmerge関数
(dt1 1:10], X = 1:10, key = "A"))
## A X
## 1: a 1
## 2: b 2
## 3: c 3
## 4: d 4
## 5: e 5
## 6: f 6
## 7: g 7
## 8: h 8
## 9: i 9
## 10: j 10
(dt2 5:14], Y = 1:10, key = "A"))
## A Y
## 1: e 1
## 2: f 2
## 3: g 3
## 4: h 4
## 5: i 5
## 6: j 6
## 7: k 7
## 8: l 8
## 9: m 9
## 10: n 10
merge(dt1, dt2)
## A X Y
## 1: e 5 1
## 2: f 6 2
## 3: g 7 3
## 4: h 8 4
## 5: i 9 5
## 6: j 10 6共有主義者(sharism)として、私のすべてのインターネットが発表した図文はCCの著作権に従い、転載は作者の情報を保留し、著者a 358463121コラムを明記してください.http://blog.csdn.net/a358463121、ソースコードについてはGitHubアドレスを明記してください.https://github.com/358463121/.ビジネスの使用は著者に連絡してください.