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Corso

Manipolazione dei dati con data.table in R

BasicLivello di competenza

Aggiornato 08/2024

Impara i concetti fondamentali sulla manipolazione dei dati, come filtrare, selezionare e calcolare statistiche di gruppo usando data.table.

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RData Manipulation

4 h

15 video

59 Esercizi

5,050 XP

26,286

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Descrizione del corso

Il pacchetto data.table offre una versione ad alte prestazioni del data.frame di base in R, con miglioramenti di sintassi e funzionalità per semplificare l’uso, aumentare la comodità e velocizzare la programmazione. In questo corso vedrai come creare, filtrare e manipolare i data.table. Imparerai anche le funzionalità ispirate ai database, incluse le operazioni per gruppi integrate. Il corso si conclude con metodi rapidi per importare ed esportare dati tabellari in testo, come i file CSV. Al termine, sarai in grado di usare data.table in R per rendere più efficiente la manipolazione e l’analisi dei dati. Durante il corso esplorerai il dataset dei viaggi in bike share dell’area della Baia di San Francisco del 2014.

Prerequisiti

1

Introduzione a data.table

Questo capitolo introduce i data.table come sostituti diretti dei data.frame e mostra come usare l’argomento i di data.table per filtrare le righe.

Benvenuto al corso!

Quiz lampo su data.table

Creare un data.table

Introduzione ai dati delle biciclette

Filtrare le righe in una data.table

Filtrare le righe usando interi positivi

Filtrare righe usando interi negativi

Filtrare le righe usando vettori logici

Strumenti per filtrare

Mi piacciono i data.table

Filtrare con %in%

Filtrare con %between% e %chin%

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2

Selezionare colonne e calcolare

Così come l’argomento i ti permette di filtrare le righe, l’argomento j di data.table ti consente di selezionare colonne e anche di eseguire calcoli. La sintassi è molto più comoda e flessibile rispetto ai data.frame.

Selezionare colonne da una data.table

Selezionare una singola colonna

Selezionare colonne per nome

Deselezionare colonne specifiche

Calcolare sulle colonne con lo stile di data.table

Calcolare in j (I)

Calcolare in j (II)

Calcoli avanzati in j

Calcoli in j (III)

Combinare i e j

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3

Operazioni per gruppi

Questo capitolo introduce l’argomento by di data.table, che ti permette di eseguire calcoli per gruppi. Alla fine del capitolo, avrai padroneggiato la sintassi compatta DT[i, j, by] di data.table.

Calcoli per gruppi

Calcolare statistiche per gruppi (I)

Calcolare statistiche per gruppi (II)

Calcolare più statistiche

Concatenare (chaining) le espressioni di data.table

Ordinare le righe

Quali sono le 5 destinazioni principali?

Qual è la destinazione più popolare da ogni stazione di partenza?

Combinare i, j e by (I)

Calcoli in j usando .SD

Uso di .SD (I)

Uso di .SD (II)

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4

Semantica per riferimento

In questo capitolo scoprirai una funzionalità unica di data.table: modificare i data.table esistenti in place. Modificare i data.table in place rende le operazioni incredibilmente veloci ed è facile da imparare.

Aggiungere e aggiornare colonne per riferimento

Aggiungere una nuova colonna

Aggiornare una colonna esistente (I)

Aggiornare una colonna esistente (II)

Aggregazioni per gruppo

Aggiungere colonne per gruppo

Aggiornare le colonne per gruppo

Aggregazioni avanzate

Aggiungere più colonne (I)

Aggiungere più colonne (II)

Combinare i, j e by (II)

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5

Importare ed esportare dati

Il pacchetto data.table non solo ti aiuta a eseguire calcoli incredibilmente veloci, ma ti consente anche di leggere e scrivere dati su disco a velocità sorprendenti. Questo capitolo è dedicato alle funzioni fread() e fwrite() di data.table, che ti permettono di importare ed esportare file di testo piatti in modo rapido e semplice!

Lettura veloce dei dati con fread()

Lettura veloce da disco

Importare un file CSV

Importare colonne selezionate

Importare righe selezionate

Lettura avanzata dei file

Lettura di interi molto grandi

Specificare le classi delle colonne

Gestire righe vuote e incomplete

Gestire i valori mancanti

Scrittura veloce dei dati con fwrite()

Scrivere file su disco

Scrivere colonne di data e ora

Scrittura veloce su disco

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Manipolazione dei dati con data.table in R

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