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コース

R の data.table によるデータ操作

基礎スキルレベル

更新日 2024/08

data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。

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RData Manipulation

4時間

15 ビデオ

59 演習

5,050 XP

26,276

修了証明書

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コース説明

data.table パッケージは、使いやすさと利便性、そしてプログラミングの高速化のために、base R の data.frame を高性能化し、構文や機能を拡張したものです。このコースでは、data.table の作成、抽出、操作の方法を学びます。さらに、組み込みのグループ単位の処理など、データベースに着想を得た機能についても扱います。最後に、CSV ファイルのような表形式テキストデータを高速に読み書きする方法を学びます。コース修了時には、R で data.table を使って、より効率的にデータ操作や分析が行えるようになります。コース全体を通して、2014 年の San Francisco Bay Area のバイクシェアのトリップデータを題材に進めます。

前提条件

1

Introduction to data.table

This chapter introduces data.tables as a drop-in replacement for data.frames and shows how to use data.table's i argument to filter rows.

Welcome to the course!

data.table pop quiz

Creating a data.table

Introducing bikes data

Filtering rows in a data.table

Filtering rows using positive integers

Filtering rows using negative integers

Filtering rows using logical vectors

Helpers for filtering

I %like% data.tables

Filtering with %in%

Filtering with %between% and %chin%

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2

Selecting and Computing on Columns

Just as the i argument lets you filter rows, the j argument of data.table lets you select columns and also perform computations. The syntax is far more convenient and flexible when compared to data.frames.

Selecting columns from a data.table

Selecting a single column

Selecting columns by name

Deselecting specific columns

Computing on columns the data.table way

Computing in j (I)

Computing in j (II)

Advanced computations in j

Computing in j (III)

Combining i and j

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3

Groupwise Operations

This chapter introduces data.table's by argument that lets you perform computations by groups. By the end of this chapter, you will master the concise DT[i, j, by] syntax of data.table.

Computations by groups

Computing stats by groups (I)

Computing stats by groups (II)

Computing multiple stats

Chaining data.table expressions

Ordering rows

What are the top 5 destinations?

What is the most popular destination from each start station?

Combining i, j, and by (I)

Computations in j using .SD

Using .SD (I)

Using .SD (II)

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4

Reference Semantics

You will learn about a unique feature of data.table in this chapter: modifying existing data.tables in place. Modifying data.tables in place makes your operations incredibly fast and is easy to learn.

Adding and updating columns by reference

Adding a new column

Updating an existing column (I)

Updating an existing column (II)

Grouped aggregations

Adding columns by group

Updating columns by group

Advanced aggregations

Adding multiple columns (I)

Adding multiple columns (II)

Combining i, j, and by (II)

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5

Importing and Exporting Data

Not only does the data.table package help you perform incredibly fast computations, it can also help you read and write data to disk with amazing speeds. This chapter focuses on data.table's fread() and fwrite() functions which let you import and export flat files quickly and easily!

Fast data reading with fread()

Fast reading from disk

Importing a CSV file

Importing selected columns

Importing selected rows

Advanced file reading

Reading large integers

Specifying column classes

Dealing with empty and incomplete lines

Dealing with missing values

Fast data writing with fwrite()

Writing files to disk

Writing date and time columns

Fast writing to disk

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R の data.table によるデータ操作

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