转自:https://www.cnblogs.com/sunxi/p/4767577.html 业务需求 最近做一个把源数据库的数据批次导出到目标数据库.源数据库是采集程序采集而来的原始数据库,所以需要对其进行一些处理(过滤一些为空,长度太短或太长,非法字符,重复数据)然后在进行入库. 其中要避免目标库插入重复数据.这重复数据可能是源数据库本身就有重复数据,还有就是已经插入避免重复插入. 过滤自身重复数据解决方案 第一种:采用DataView.ToTable()方法 DataView.ToTab

data.table 1.生成一个data.table对象 生成一个data.table对象,记为DT. library(data.table) :],V3=round(rnorm(),),V4=:) DT ##     V1 V2      V3 V4 ##  :    A   ##  :    B - ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B   ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B - ##  :    C   ## : 

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

data.table: Extension of 'data.frame' 安装 data.table install.packages("data.table") 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/ 参考手册:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf 官网教程 使用 R语言data.table包是自带包data.frame

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

data.table包提供了一个非常简洁的通用格式:DT[i,j,by]. 可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j. 对比与dplyr等包,data.table的运行速度更快. 创建方式和data.frame 一样 创建一个data.frame: DF = data.frame(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5)) 创建一个data.table: D

利用data.table包变形数据 一. 基础概念 data.table 这种数据结构相较于R中本源的data.frame 在数据处理上有运算速度更快,内存运用更高效,可认为它是data.frame 的升级版.同时,data.table 包具备更多更强的功能,它基本工作形式是, dt [i, j, by] dt 为data.table 结构 i 为行,j 为列,by 为分组 二. 创建 data.table 和data.frame一样,如下: data.table(a=c(1, 2), b=c(

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 30.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 24.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "

1.rowid是一个伪列,是用来确保表中行的唯一性,它并不能指示出行的物理位置,但可以用来定位行. 2.rowid是存储在索引中的一组既定的值(当行确定后).我们可以像表中普通的列一样将它选出来. 3.利用rowid是访问表中一行的最快方式. 4.rowid需要10个字节来存储,显示为18位的字符串. rowid的组成结构为: data object number(6位字符串) relative file number(3位字符串) block number(6位字符串) row number(

data.table包主要特色是:设置keys.快速分组和滚得时序的快速合并.data.table主要通过二元检索法大大提高数据操作的效率,同时它也兼容适用于data.frame的向量检索法. require(data.table) ## Loading required package: data.table 1.创建data.table格式数据 类似于data.frame数据的创建,使用data.table函数 (DF = data.frame(x=c("b","b&qu

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

[试题描述]定义一个函数,输入一个链表,删除无序链表中重复的节点 [参考代码] 方法一: Without a buffer, we can iterate with two pointers: "current" does a normal iteration, while "runner" iterates through all prior nodes to check for dups Runner will only see one dup per node

本文介绍了Sql Server数据库中删除数据表中重复记录的方法. ［项目］数据库中users表,包含u_name,u_pwd两个字段,其中u_name存在重复项,现在要实现把重复的项删除!［分析］1.生成一张临时表new_users,表结构与users表一样:2.对users表按id做一个循环,每从users表中读出一个条记录,判断new_users中是否存在有相同的u_name,如果没有,则把它插入新表:如果已经有了相同的项,则忽略此条记录:3.把users表改为其它的名称,把new_use

这个包让你可以更快地完成数据集的数据处理工作.放弃选取行或列子集的传统方法,用这个包进行数据处理.用最少的代码,你可以做最多的事.相比使用data.frame,data.table可以帮助你减少运算时间.一个数据表格包含三部分,即DT[i, j, by].你可以理解为我们告诉R用i来选出行的子集,并计算通过by来分组的j.大多数时候,by是用于类别变量的. 特点 data.table(DT)的操作语句类似于SQL,DT[i, j, by]中的i, j, by 对应着SQL语句的 i=where,

在前面的章节中,我们已经学习了如何使用 reshape2 扩展包对 data.frame 进行塑形.其实,data.table 扩展包为 data.table 对象提供了更快更强的 dcast( ) 函数和 melt( ) 函数.例如,将 toy_tests 的每个产品的质量得分按照年和月进行对齐:toy_tests[, ym := substr(date, 1, 6)]toy_quality <- dcast(toy_tests, ym ~ id, value.var = "qualit

data.table 中最常用的语法就是 data[i, j, by],其中 i.j 和 by 都是在动态作用域中被计算的.换句话说,我们不仅可以直接使用列,也可以提前定义诸如 .N ..I 和 .SD 来指代数据中的重要部分.演示之前,我们先创建一个新的 data.table ,并命名为 market_data,其中 date 列是连续的.market_data <- data.table(date = as.Date("2015-05-01") + 0:299)head(ma

上一篇讲述了data.table数据分析的一些基本方法,但是最近在用作数据分析时,发现在面对一些复杂场景时,这些基本的用法已经不能满足业务需求了,所以此篇就介绍data.table更进一步的用法. 先构建一个数据集,用于测试 name1 <- c("Bob","Mary","Jane","Kim") weight <- c(60,65,45,55) height <- c(170,165,140,135) b

来看看手册中关于 OPTIMIZE 的描述: OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ... 如果您已经删除了表的一大部分,或者如果您已经对含有可变长度行的表(含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表)进行了很多更改,则应使用OPTIMIZE TABLE.被删除的记录被保持在链接清单中,后续的INSERT操作会重新使用旧的记录位置.您可以使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间,并整理