data.table

data.table 提供了 base R 的 data.frame 的高性能版本，并针对易用性、便利性和编程速度进行了语法和功能增强。

data.table 项目采用自定义治理协议，并由 NumFOCUS 提供财政赞助。请考虑进行可抵税捐赠，以帮助该项目支付开发人员时间、专业服务、差旅、研讨会及其他多种需求。

为什么选择 `data.table`？

简洁的语法：输入快，阅读快
速度快
内存效率高
谨慎的 API 生命周期管理
社区
功能丰富

功能

快速且友好的分隔符文件读取器：?fread，另请参阅针对_小型_数据的便捷功能
快速且功能丰富的分隔符文件写入器：?fwrite
低级别并行性：许多常见操作在内部已并行化，以利用多个 CPU 线程
快速且可扩展的聚合；例如，100GB 内存（参见基准测试，最多支持二十亿行）
快速且功能丰富的连接：有序连接（例如，向前滚动、向后滚动、最近匹配和有限陈旧度），重叠范围连接（类似于 IRanges::findOverlaps），非等值连接（即使用运算符 >, >=, <, <= 的连接），连接时聚合（by=.EACHI），连接时更新
通过分组按引用快速添加/更新/删除列，完全无需复制
快速且功能丰富的数据重塑：?dcast（pivot/wider/spread）和 ?melt（unpivot/longer/gather）
任何 R 包中的任何 R 函数都可以在查询中使用，而不仅仅是数据库后端提供的函数子集，还支持类型为 list 的列
除了 base R 本身之外，**没有任何依赖项](https://en.wikipedia.org/wiki/Dependency_hell)**，以简化生产/维护
R 依赖项尽可能旧，尽可能长，目前为 R 3.5.0（2018 年），并且我们持续针对该版本进行测试

安装

install.packages("data.table")

# latest development version (only if newer available)
data.table::update_dev_pkg()

# latest development version (force install)
install.packages("data.table", repos="https://rdatatable.gitlab.io/data.table")

请参阅安装 wiki 以获取更多详细信息。

用法

使用 data.table 子集 [ 运算符的方式与使用 data.frame 运算符相同，但是……

无需为每列添加 DT$ 前缀（类似于 subset() 和 with()，但为内置功能）
j 参数中允许使用任何 R 表达式和任何包，而不仅仅是列列表
额外参数 by 用于按组计算 j 表达式

library(data.table)
DT = as.data.table(iris)

# FROM[WHERE, SELECT, GROUP BY]
# DT  [i,     j,      by]

DT[Petal.Width > 1.0, mean(Petal.Length), by = Species]
#      Species       V1
#1: versicolor 4.362791
#2:  virginica 5.552000

入门指南

data.table 简介 vignette
入门指南 wiki 页面
由 example(data.table) 生成的示例

速查表

社区

data.table 被 R 社区广泛使用。它被数百个 CRAN 和 Bioconductor 包直接使用，并被数千个包间接使用。它是 GitHub 上星标数最多的 R 包之一，并获得了 Depsy 项目的高度评价。如果您需要帮助，data.table 社区在 StackOverflow上非常活跃。

支持、扩展或使用 data.table 的包列表可在 Seal of Approval 文档中找到。

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