data.table

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Anwenden einer Funktion auf jede Zeile einer data.table

Ich suche nach einer Möglichkeit, eine Funktion effizient auf jede Zeile von data.table anzuwenden. Lassen Sie sich die folgende Datentabelle berücksichtigen: library(data.table) library(stringr) x

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Verknüpfen Sie R data.tables, wo Schlüsselwerte nicht genau gleich sind - kombinieren Sie Zeilen mit den nächsten Zeiten

Gibt es eine glatte Möglichkeit, Datentabellen in R beizutreten, in denen Schlüsselwerte der Zeit nahe, aber nicht genau dieselben sind? Zum Beispiel nehme ich an eine Datentabelle der Ergebnisse, die

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Wie kann ich eine on-the-Fly-Spalte in data.table in r

bewerten (oder erstellen) Ich möchte eine neue data.table erstellen oder einfach nur einige Spalten zu einer data.table hinzufügen. Es ist einfach, mehrere neue Spalten anzugeben, aber was passiert, w

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Schlechte Interpretation von # N/A mit `fread`

Ich verwende data.tablefread() Funktion, um einige Daten zu lesen, die fehlende Werte haben und sie in Excel generiert wurden, so dass die fehlenden Werte Zeichenfolge" # N/A "ist. Wenn ich jedoch den

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Pivot ein großes data.table

Ich habe eine große Datentabelle in R: library(data.table) set.seed(1234) n <- 1e+07*2 DT <- data.table( ID=sample(1:200000, n, replace=TRUE), Month=sample(1:12, n, replace=TRUE), Cat

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Rolling Joins: vorwärts und rückwärts rollen

data.table ist genial, weil ich Rolling Joins machen kann, und sogar Rolling Joins in Gruppen! library(data.table) set.seed(42) metrics <- data.frame( ID=c(rep(1, 10), rep(2,5), rep(3,5)),

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Verstehen der Referenzeigenschaften von data.table in R

Nur um einige Sachen für mich selbst zu löschen, würde ich gerne besser verstehen, wenn Kopien gemacht werden und wenn sie nicht in data.table sind. Da diese Frage Understanding exactly when a data.ta

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Eval und Zitat in data.table

Was fehlt mir hier? d = data.table(a = 1:5) d[, a] # 1 2 3 4 5 d[, sum(a)] # 15 d[, eval(quote(a))] # 1 2 3 4 5 d[, sum(eval(quote(a)))] # 15 quoted_a = quote(a) d[, eval(quoted_a)]

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Warum funktioniert trace (..., edit = TRUE) nicht, wenn ... = [.data.table

Um den Rumpf einer gepackten Funktion func vorübergehend zu bearbeiten, verwende ich häufig trace(func, edit=TRUE). Aus irgendeinem Grund ist dass ich aber, R dies nicht tun, wenn func ist [.data.tabl

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Anzahl der eindeutigen Obs durch Variable in einer Datentabelle

Ich habe in einer großen Datendatei in R mit dem folgenden Befehl data <- as.data.set(spss.system.file(paste(path, file, sep = '/'))) Der Datensatz enthält Spalten lesen, die nicht angehören sollen,