建立 data.table

data.table 是來自基礎 R 的 data.frame 類的增強版本。因此，它的 class() 屬性是向量 "data.table" "data.frame"，在 data.frame 上工作的函式也可以用於 data.table。有許多方法可以建立，載入或強制 data.table。

建立

不要忘記安裝和啟用 data.table 包

library(data.table)

有一個同名的建構函式：

DT <- data.table(
  x = letters[1:5], 
  y = 1:5, 
  z = (1:5) > 3
)
#    x y     z
# 1: a 1 FALSE
# 2: b 2 FALSE
# 3: c 3 FALSE
# 4: d 4  TRUE
# 5: e 5  TRUE

與 data.frame 不同，data.table 不會強迫字串：

sapply(DT, class)
#               x           y           z 
#     "character"   "integer"   "logical" 

讀入

我們可以從文字檔案中讀取：

dt <- fread("my_file.csv")

與 read.csv 不同，fread 會將字串讀為字串，而不是因子。

修改 data.frame

為了提高效率，data.table 提供了一種更改 data.frame 或 list 的方法，以便就地生成 data.table（無需複製或更改其記憶體位置）：

# example data.frame
DF <- data.frame(x = letters[1:5], y = 1:5, z = (1:5) > 3)
# modification
setDT(DF)

請注意，我們不會分配結果，因為物件 DF 已就地修改。將保留 data.frame 的類屬性：

sapply(DF, class)
#         x         y         z 
#  "factor" "integer" "logical" 

將物件強制轉換為 data.table

如果你有 list，data.frame 或 data.table，你應該使用 setDT 函式轉換為 data.table，因為它通過引用進行轉換而不是複製（as.data.table 可以）。如果你正在處理大型資料集，這一點很重要。

如果你有另一個 R 物件（例如矩陣），你必須使用 as.data.table 將它強制轉換為 data.table。

mat <- matrix(0, ncol = 10, nrow = 10)

DT <- as.data.table(mat)
# or
DT <- data.table(mat)