始める無料で始める

ホーム
コース
R の data.table によるデータ操作

j 内で .SD を使った計算

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.

この演習はコースの一部です

R の data.table によるデータ操作

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

無料でコースを始める

この章では、data.tables を data.frames の代替として導入し、data.table の <i>i</i> 引数を使って行をフィルタする方法を学びます。

Exercise 1: このコースへようこそ！Exercise 2: data.table クイズ Exercise 3: data.table を作成する Exercise 4: bikes データを紹介 Exercise 5: data.tableで行をフィルタリングする Exercise 6: 正の整数で行をフィルタする Exercise 7: 負の整数を使った行のフィルタリング Exercise 8: 論理ベクトルを使った行のフィルタリング Exercise 9: フィルタリングのためのヘルパー Exercise 10: I %like% data.tables Exercise 11: %in% でのフィルタリング Exercise 12: %between% と %chin% でのフィルタリング

<i>i</i> 引数で行をフィルタできるのと同様に、data.table の <i>j</i> 引数では列の選択に加えて計算も行えます。data.frames と比べて、構文ははるかに便利で柔軟です。

Exercise 1: data.table から列を選択する Exercise 2: 単一の列を選択する Exercise 3: 列名で列を選択する Exercise 4: 特定の列を外す（非選択）Exercise 5: data.table流の列計算 Exercise 6: j で計算する（I）Exercise 7: j での計算 (II)Exercise 8: j での高度な計算 Exercise 9: j での計算 (III)Exercise 10: i と j の組み合わせ

この章では、グループごとに計算を行える data.table の <i>by</i> 引数を紹介します。章の終わりには、簡潔な <b>DT[i, j, by]</b> 構文を使いこなせるようになります。

Exercise 1: グループごとの計算 Exercise 2: グループごとの統計を計算する（I）Exercise 3: グループごとの統計量を計算する（II）Exercise 4: 複数の統計量を計算する Exercise 5: data.table式のチェーン Exercise 6: 行の並べ替え Exercise 7: トップ5の目的地はどこですか？Exercise 8: 各出発ステーションから最も人気の行き先はどこですか？Exercise 9: i、j、by の組み合わせ（I）Exercise 10: j 内で .SD を使った計算

現在の演習

Exercise 11: `.SD` を使う（I）Exercise 12: `.SD` の活用 (II)

この章では、data.table のユニークな機能である、既存の data.table をその場で変更する方法を学びます。インプレースでの変更により処理は<i>驚くほど高速</i>になり、学ぶのも簡単です。

Exercise 1: 参照による列の追加と更新 Exercise 2: 新しい列を追加する Exercise 3: 既存の列を更新する（I）Exercise 4: 既存列の更新（II）Exercise 5: グループ化集計 Exercise 6: グループごとに列を追加する Exercise 7: グループごとの列の更新 Exercise 8: 高度な集計 Exercise 9: 複数列を追加する（I）Exercise 10: 複数列の追加 (II)Exercise 11: i、j、by の組み合わせ (II)

data.table パッケージは計算を非常に高速に行えるだけでなく、ディスクへの読み書きも驚くほどの速さで支援します。この章では、フラットファイルを<i>すばやく</i>、そして<i>簡単に</i>インポート・エクスポートできる fread() と fwrite() 関数に焦点を当てます。

Exercise 1: fread() で高速にデータを読み込む Exercise 2: ディスクからの高速読み込み Exercise 3: CSVファイルのインポート Exercise 4: 特定の列をインポートする Exercise 5: 特定の行をインポートする Exercise 6: 高度なファイル読込 Exercise 7: 大きな整数の読み込み Exercise 8: 列クラスの指定 Exercise 9: 空行や不完全な行への対処 Exercise 10: 欠損値への対処 Exercise 11: fwrite() での高速なデータ書き出し Exercise 12: ファイルをディスクに書き出す Exercise 13: 日付・時刻列を書き出す Exercise 14: ディスクへの高速書き出し