Začněte nyníZačněte zdarma

Domů
Kurzy
Manipulace s daty pomocí data.table v R

Výpočty podle skupin

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Manipulace s daty pomocí data.table v R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

Začněte kurz zdarma

Tato kapitola představuje data.table jako plnohodnotnou náhradu za data.frame a ukazuje, jak pomocí argumentu <i>i</i> filtrovat řádky.

Exercise 1: Vítej v kurzu!Exercise 2: Kvíz: data.table Exercise 3: Vytvoření data.table Exercise 4: Představujeme dataset bikes Exercise 5: Filtrování řádků v data.table Exercise 6: Filtrování řádků pomocí kladných celých čísel Exercise 7: Filtrování řádků pomocí záporných celých čísel Exercise 8: Filtrování řádků pomocí logických vektorů Exercise 9: Pomocné funkce pro filtrování Exercise 10: I %like% data.tables Exercise 11: Filtrování pomocí %in%Exercise 12: Filtrování pomocí %between% a %chin%

Stejně jako argument <i>i</i> slouží k filtrování řádků, argument <i>j</i> v data.table umožňuje vybírat sloupce a provádět výpočty. Syntaxe je ve srovnání s data.frame mnohem pohodlnější a flexibilnější.

Exercise 1: Výběr sloupců z data.table Exercise 2: Výběr jednoho sloupce Exercise 3: Výběr sloupců podle názvu Exercise 4: Zrušení výběru konkrétních sloupců Exercise 5: Výpočty nad sloupci po vzoru data.table Exercise 6: Výpočty v j (I)Exercise 7: Výpočty v j (II)Exercise 8: Pokročilé výpočty v j Exercise 9: Výpočty v j (III)Exercise 10: Kombinace i a j

Tato kapitola představuje argument <i>by</i> v data.table, který ti umožní provádět výpočty <i>podle skupin</i>. Na konci kapitoly budeš ovládat stručnou syntaxi <b>DT[i, j, by]</b> pro práci s data.table.

Exercise 1: Výpočty podle skupin

Aktuální cvičení

Exercise 2: Výpočet statistik po skupinách (I)Exercise 3: Výpočet statistik podle skupin (II)Exercise 4: Výpočet více statistik najednou Exercise 5: Řetězení výrazů v data.table Exercise 6: Řazení řádků Exercise 7: Jaké je top 5 destinací?Exercise 8: Jaká je nejoblíbenější cílová stanice z každé výchozí stanice?Exercise 9: Kombinace i, j a by (I)Exercise 10: Výpočty v j pomocí .SD Exercise 11: Použití .SD (I)Exercise 12: Použití .SD (II)

V této kapitole se seznámíš s jedinečnou vlastností data.table: úpravou existujících objektů data.table přímo na místě. Tato technika tvoje operace <i>neuvěřitelně zrychlí</i> a naučit se ji je snadné.

Exercise 1: Přidávání a aktualizace sloupců odkazem Exercise 2: Přidání nového sloupce Exercise 3: Aktualizace existujícího sloupce (I)Exercise 4: Aktualizace existujícího sloupce (II)Exercise 5: Skupinové agregace Exercise 6: Přidávání sloupců podle skupin Exercise 7: Aktualizace sloupců podle skupin Exercise 8: Pokročilé agregace Exercise 9: Přidávání více sloupců (I)Exercise 10: Přidání více sloupců (II)Exercise 11: Kombinace i, j a by (II)

Balíček data.table ti nestačí jen na bleskurychlé výpočty – pomůže ti také číst a zapisovat data na disk s úžasnou rychlostí. Tato kapitola se zaměřuje na funkce `fread()` a `fwrite()`, které umožňují import a export plochých souborů <i>rychle</i> a <i>snadno</i>!

Exercise 1: Rychlé načítání dat pomocí fread()Exercise 2: Rychlé čtení z disku Exercise 3: Import CSV souboru Exercise 4: Import vybraných sloupců Exercise 5: Import vybraných řádků Exercise 6: Pokročilé čtení souborů Exercise 7: Načítání velkých celých čísel Exercise 8: Určení tříd sloupců Exercise 9: Práce s prázdnými a neúplnými řádky Exercise 10: Práce s chybějícími hodnotami Exercise 11: Rychlý zápis dat pomocí fwrite()Exercise 12: Zápis souborů na disk Exercise 13: Zápis sloupců s datem a časem Exercise 14: Rychlý zápis na disk