R-
dplyrおよび
data.tableデータを操作するための2つの優れたパッケージがあります。 各パッケージには独自の長所があります。
dplyrエレガントで自然言語に似ていますが、
data.table簡潔で、1行で多くのことができます。 さらに、場合によっては、
data.table高速であり（
ここで比較分析を利用でき
ます ）、これにより、メモリまたはパフォーマンスに制限がある場合に選択を決定できます。
dplyrと
data.table比較は、
Stack Overflowと
Quoraでも読むことができます。
ここでは、マニュアルと
data.table簡単な説明を、
data.tableについては
こちらを
参照して
dplyr 。 DataScience +で
dplyrを読むこともできます。
コンテキスト
私は
dplyrと
data.tableを長い間使用してデータを操作していました。 誰かがパッケージの1つだけに精通している場合、2番目のパッケージを調べるために、両方で同じことを行うコードを調べると便利です。
dplyr
dplyrには、ほとんどのデータ操作を実行するために設計された5つの動詞があります。 選択-1つ以上の列を選択します。 フィルター-任意の基準に基づいて行を選択します。 配置-昇順または降順で1つ以上の列でデータを並べ替えます。 変更-データに新しい列を追加します。 要約-データの一部を強調表示します。
data.table
data.table一般的な形式
data.table非常に短い
data.table [
i、j、by ]であり、次のように解釈できます
data.table取得し、
iを使用して行を選択し、でグループ化
して jを計算します。
データを操作する
まず、プロジェクト用のいくつかのパッケージをインストールします。
library(dplyr) library(data.table) library(lubridate) library(jsonlite) library(tidyr) library(ggplot2) library(compare)
DATA.GOVのデータを使用します。 これは、州の医療保険の請求に対する支払いに関するデータであり
、ここからダウンロードでき
ます 。
fromJSONパッケージの
fromJSON関数を使用して、JSON形式でデータをロードします。 JSONはブラウザとサーバー間の非同期相互作用の標準データ形式であるため、データの受信に使用される以下のコードを理解しておくと役立ちます。
jsonliteパッケージを使用したJSONデータの
jsonliteは、
こちらと
こちらをご覧ください 。 ただし、
data.tableと
data.tableのみに焦点を合わせたい場合は、2つの異なるウィンドウで以下のコードを安全に実行し、詳細に進むことはできません。
spending=fromJSON("https://data.medicare.gov/api/views/nrth-mfg3/rows.json?accessType=DOWNLOAD") names(spending)
"meta" "data"
meta=spending$meta hospital_spending=data.frame(spending$data) colnames(hospital_spending)=make.names(meta$view$columns$name) hospital_spending=select(hospital_spending,-c(sid:meta)) glimpse(hospital_spending)
Observations: 70598 Variables: $ Hospital.Name (fctr) SOUTHEAST ALABAMA MEDICAL CENT... $ Provider.Number. (fctr) 010001, 010001, 010001, 010001... $ State (fctr) AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL... $ Period (fctr) 1 to 3 days Prior to Index Hos... $ Claim.Type (fctr) Home Health Agency, Hospice, I... $ Avg.Spending.Per.Episode..Hospital. (fctr) 12, 1, 6, 160, 1, 6, 462, 0, 0... $ Avg.Spending.Per.Episode..State. (fctr) 14, 1, 6, 85, 2, 9, 492, 0, 0,... $ Avg.Spending.Per.Episode..Nation. (fctr) 13, 1, 5, 117, 2, 9, 532, 0, 0... $ Percent.of.Spending..Hospital. (fctr) 0.06, 0.01, 0.03, 0.84, 0.01, ... $ Percent.of.Spending..State. (fctr) 0.07, 0.01, 0.03, 0.46, 0.01, ... $ Percent.of.Spending..Nation. (fctr) 0.07, 0.00, 0.03, 0.58, 0.01, ... $ Measure.Start.Date (fctr) 2014-01-01T00:00:00, 2014-01-0... $ Measure.End.Date (fctr) 2014-12-31T00:00:00, 2014-12-3...
上記のように、すべての列は因子変数としてインポートされます。 数値データを作ってみましょう。
cols = 6:11;
最後の2列は、測定の開始と終了を示しています。
lubridateパッケージを使用して修正します。
cols = 12:13;
次に、列が正しいタイプであることを確認しましょう。
sapply(hospital_spending, class)
$Hospital.Name "factor" $Provider.Number. "factor" $State "factor" $Period "factor" $Claim.Type "factor" $Avg.Spending.Per.Episode..Hospital. "numeric" $Avg.Spending.Per.Episode..State. "numeric" $Avg.Spending.Per.Episode..Nation. "numeric" $Percent.of.Spending..Hospital. "numeric" $Percent.of.Spending..State. "numeric" $Percent.of.Spending..Nation. "numeric" $Measure.Start.Date "POSIXct" "POSIXt" $Measure.End.Date "POSIXct" "POSIXt"
データを含むテーブルを作成する
data.table()関数を使用して、データ（data.table）を含むテーブルを作成できます。
hospital_spending_DT = data.table(hospital_spending) class(hospital_spending_DT)
"data.table" "data.frame"
いくつかの列を選択
dplyr列を選択するには、動詞
select使用し
select 。
data.tableでは、順番に列名を指定できます。
単一変数選択
「病院名」変数を選択します。
from_dplyr = select(hospital_spending, Hospital.Name) from_data_table = hospital_spending_DT[,.(Hospital.Name)]
ここで、
dplyrと
data.table結果が同じであることを確認する必要があります。
compare(from_dplyr,from_data_table, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes
1つの変数を削除する
from_dplyr = select(hospital_spending, -Hospital.Name) from_data_table = hospital_spending_DT[,!c("Hospital.Name"),with=FALSE] compare(from_dplyr,from_data_table, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes
参照によって入力データテーブル（data.table）を変更する関数
:=も使用できます。
copy()関数も使用し
copy() 。これは、元のオブジェクトのコピーを作成します。 コピーリンクを使用する次のデータ操作は、初期オブジェクトには影響しません。
DT=copy(hospital_spending_DT) DT=DT[,Hospital.Name:=NULL] "Hospital.Name"%in%names(DT)
FALSE
同様に、複数の変数を同時に削除できます。
DT=copy(hospital_spending_DT) DT=DT[,c("Hospital.Name","State","Measure.Start.Date","Measure.End.Date"):=NULL] c("Hospital.Name","State","Measure.Start.Date","Measure.End.Date")%in%names(DT)
FALSE FALSE FALSE FALSE
複数の変数を選択
変数Hospital.Name、State、Measure.Start.DateおよびMeasure.End.Dateを選択してみましょう。
from_dplyr = select(hospital_spending, Hospital.Name,State,Measure.Start.Date,Measure.End.Date) from_data_table = hospital_spending_DT[,.(Hospital.Name,State,Measure.Start.Date,Measure.End.Date)] compare(from_dplyr,from_data_table, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes
複数の変数を削除する
元のhospital_spendingデータセットとhospital_spending_DTデータテーブル（data.table）から変数Hospital.Name、State、Measure.Start.Date、Measure.End.Dateを削除しましょう。
from_dplyr = select(hospital_spending, -c(Hospital.Name,State,Measure.Start.Date,Measure.End.Date)) from_data_table = hospital_spending_DT[,!c("Hospital.Name","State","Measure.Start.Date","Measure.End.Date"),with=FALSE] compare(from_dplyr,from_data_table, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes
dplyrは、
select動詞で使用できる
contains() 、
starts_with()および
ends_with()が
contains()てい
select 。
data.table正規表現が許可されてい
data.table 。 例として、名前に「Date」という単語を含む列を選択します。
from_dplyr = select(hospital_spending,contains("Date")) from_data_table = subset(hospital_spending_DT,select=grep("Date",names(hospital_spending_DT))) compare(from_dplyr,from_data_table, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes
names(from_dplyr)
"Measure.Start.Date" "Measure.End.Date"
列の名前を変更する
setnames(hospital_spending_DT,c("Hospital.Name", "Measure.Start.Date","Measure.End.Date"), c("Hospital","Start_Date","End_Date")) names(hospital_spending_DT)
"Hospital" "Provider.Number." "State" "Period" "Claim.Type" "Avg.Spending.Per.Episode..Hospital." "Avg.Spending.Per.Episode..State." "Avg.Spending.Per.Episode..Nation." "Percent.of.Spending..Hospital." "Percent.of.Spending..State." "Percent.of.Spending..Nation." "Start_Date" "End_Date"
hospital_spending = rename(hospital_spending,Hospital= Hospital.Name, Start_Date=Measure.Start.Date,End_Date=Measure.End.Date) compare(hospital_spending,hospital_spending_DT, allowAll=TRUE)
TRUE dropped attributes