Tag: dataframe data.table

用于R中大数据表的write.csv: 我有一个data.table不是很大（2 GB），但由于某种原因write.csv需要很长时间才能写出来（我从来没有真正完成等待），似乎使用大量的RAM来做它。我试图将data.table转换为data.table ，尽pipe这不应该做任何事情，因为data.table扩展data.frame 。有没有人遇到过这个？更重要的是，如果你用Ctrl – C来停止它，R似乎没有给回内存。

你可以用data.frame做什么，你不能在data.table中: 我刚开始使用R，碰到data.table。我发现它辉煌。一个非常天真的问题：我可以忽略data.frame使用data.table来避免两个包之间的语法混淆？

清除Rdataframe中的“Inf”值: 在R中，我有一个操作，当我转换dataframe时创build一些Inf值。我想将这些Inf值转换成NA值。我所拥有的代码对于大数据来说是很慢的，有没有更快的方法呢？假设我有以下数据框： dat <- data.frame(a=c(1, Inf), b=c(Inf, 3), d=c("a","b")) 下面的例子是在一个案例中的作品： dat[,1][is.infinite(dat[,1])] = NA 所以我把它推广到下面的循环 cf_DFinf2NA <- function(x) { for (i in 1:ncol(x)){ x[,i][is.infinite(x[,i])] = NA } return(x) } 但我不认为这是真的使用R的力量。

如何replace表中的NA值*选定的列*？ data.frame，data.table: 有很多关于取代NA值的post。我知道可以用下面的表格/框架来replace新来港定居人士： x[is.na(x)]<-0 但是，如果我想限制它只有某些列呢？让我给你看一个例子。首先，我们从一个数据集开始。 set.seed(1234) x <- data.frame(a=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T), b=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T), c=sample(c(1:5,NA), 10, replace=T)) 这使： abc 1 1 NA 2 2 2 2 2 3 2 1 1 4 2 NA 1 5 NA 1 2 6 2 NA 5 7 1 1 4 8 1 1 NA 9 2 1 […]

汇总/汇总每个组的多个variables（即总和，平均值等）: 从数据框架，有一个简单的方法来同时聚合（即总结）多个variables吗？以下是一些示例数据： library(lubridate) days = 365*2 date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day") year = year(date) month = month(date) x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) x2 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) df1 = data.frame(date, year, month, x1, x2) 我想同时按年份和月份从df2dataframe中汇总x1和x2variables。以下代码聚合了x1variables，但是是否也可以同时聚合x2variables？ ### aggregate variables by year month df2=aggregate(x1 ~ year+month, data=df1, sum, na.rm=TRUE) head(df2) 任何build议将不胜感激。