数据处理之——data.table

发布时间：2021-01-16 11:27:47 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：data.table简介关于 R 中的数据处理，我们接着介绍 data.table 包。上期我们介绍的 dplyr 有类似于sql的一套数据处理的语法，而 data.table 则有着它自己的一套语法，它能处理几乎所有 dplyr 可以处理的数据，而且代码量更少，效率更高，特别是在处理大至

计算:?.

 
 配合i一起使用:?DT[colA > value,sum(colB)]. 

 

by数据分组: 

分组计算汇总：
 
 配合i、j一起使用：DT[col > val,by=.] 

 
至此，data.table的基本函数功能就介绍完了。 最后在这里说说自己使用data.table以及dplyr进行数据处理的区别感受，在使用dplyr进行数据处理时的处理逻辑层次比较清晰，毕竟类似sql的操作习惯比较容易接受，其代码整体可读性更好；而用data.table的时候，代码量更少，处理速度更快。总体来说，在处理小数据的时候更倾向于使用dplyr，在处理数据量比较大的情形时，更倾向于使用data.table，当然这最终看你个人的使用习惯。 
data.table还有一些其它的功能，比如表关联操作，快速读写文件的函数fread以及fwrite等等，更多功能就留给大家自己去探索吧。 

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