or
この演習はコースの一部です
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。
<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。
現在の演習
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。
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。
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。