R語言學習筆記之——數據處理神器data.table

數據處理在數據分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一個數據從業者面臨的最為繁重的工作任務。

在實際應用場景下，雖然SQL（SQL類專業的etl語言）是數據處理的首選明星語言，性能佳、效率高、容易培養數據思維，但是SQL沒法處理構建全流程的數據任務，之後仍然需要藉助其他數據分析工具來對接更為深入的分析任務。

R語言作為專業的統計計算語言，數據處理是其一大特色功能，事實上每一個處理任務在R語言中都有著不止一套解決方案（這通常也是初學者在入門R語言時，感覺內容太多無從下手的原因），當然這些不同方案確實存在著性能和效率的絕大差異。

合理選擇一套自己的數據處理工具組合算是挺艱難的選擇，因為這個涉及到使用習慣和遷移成本的問題，比如你先熟知了R語言的基礎繪圖系統，在沒有強大的驅動力的情況下，你可能不太願意畫大把時間去研究ggplot2，你用會寫for/while循環，就不太願意去掌握apply組函數，甚至那些性能逆天的並行算運算包；剛開始會用基礎字符串處理，看到stringr包就面臨著技能工具更新的問題……

太多的選擇，讓人眼花繚亂，我自己也遇到過這種困惑，為了避免注意力分散，我的做法是先做可能性羅列——羅列一個可以實現同類功能的所有工具清單並做一套功能卡（也算是初步了解）。然後根據自己掌握的現狀選擇最熟練的一套，隨著時間的推移慢慢發現現有工具組合的不足，開始嘗試往更加高效、簡介的工具遷移，這樣以需求為推動力的技能升級和遷移更為徹底和明確。

最典型的幾個技能組合遷移如下：

基礎字符串處理函數——stringr繪圖系統：plot——ggplot2代碼風格：函數嵌套——管道函數（`%>%`）列表處理：list（自建循環）——rlistjson處理：Rjson+RJSONIO——jsonlite數據抓取：RCurl+XML——httr+xml2循環任務：for/while——apply——plyr::a_ply——並行運算（foreach、parallel）切片索引：subset——dplyr::select+filter聚合運算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize數據聯結：merge——plyr::join——dplyr::left/right/inner/outer_join數據塑型：plyr::melt/dcast——tidyr::gather/spread

……

其實還有很多類型的同類功能組合技能升級的路徑，不一給出，雖然工具遷移確實面臨著很高昂的代價，特別是時間成本、學習成本，但是遷移之後獲得的高效、代碼簡潔的體驗還是很爽的，以上特別是管道函數的遷移感觸最深，再也不存在自己寫完的東西間歇性懵逼的場景了。

說了這麼多，繞了這麼大的彎子想幹啥呢，沒錯今天又要給自己升級新技能啦，這次的主角兒是

data.table

一個R語言高性能數據處理包，一個包可以涵蓋以上所說的數據處理的大部分內容，而且操作高度抽象化話（抽象化就意味著代碼量少的可怕）。

其實很早就接觸過data.table,之所以一直沒有深入應用，因為它的理念與其他數據處理包偏離太遠，可以說遷移成本很高，幾乎就是技能重構而非遷移。

不過隨著視野的開闊，發現確實有必要深入了解這個高性能包，儘管有點兒顛覆R的傳統風格，但是性能和效率的提升可以彌補這一點。

data.table

1、I/O性能：

data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R語言諸多包中首屈一指，這裡以一個1.6G多的2015年紐約自行車出行數據集為例來檢驗其性能到底如何，希望我的小米本能扛得住折騰~_~

#清空內存
rm(list=ls())gc()

#使用傳統的I/O函數read_csv2進行導入：
setwd("D:/Python/citibike-tripdata/")system.time(     mydata1 <- read.csv("2015-citibike-tripdata.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE)     )  用戶   系統   流逝 197.34   2.56 200.75
object.size(mydata1)
1914019808 bytes數據量還是很大的，將近1.6G，900多萬記錄，16個欄位。

可憐的機器呀，內存和磁碟要撐爆了~

使用data.table內的I/O函數進行導入：

rm(list=ls())gc()

library("data.table")system.time(     mydata1 <- fread("2015-citibike-tripdata.csv")     )Read 9937969 rows and 16 (of 16) columns from 1.606 GB file in 00:00:45 用戶  系統  流逝 43.44  0.48 44.43

五倍效率，45秒鐘900萬1.606G的數據，還是很有說服力的（雖然沒有傳說中的十倍性能）。

rm(list=ls())gc()

2、索引切片聚合

data.table中提供了將行索引、列切片、分組功能於一體的數據處理模型。

DT[i,j,by]

如果這個過程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 來完成的，在R的其他基礎包中起碼也是分批次完成的。

dplyr::fliter() %>% select() %>% group_by() %>% summarize()

雖然可以藉助管道函數進行代碼優化，但是仍然無法與data.table的簡潔想抗衡。

mydata <- fread("https://raw.githubusercontent.com/wiki/arunsrinivasan/flights/NYCflights14/flights14.csv")

這裡使用一個在線數據集，包含2014年紐約機場發出的所有航班信息。

class(mydata)[1] "data.table" "data.frame"

使用fread函數導入之後便會自動轉化為data.table對象，這是data.table所特有的高性能數據對象，同時繼承了data.frame傳統數據框類，也意味著他能囊括很多數據框的方法和函數調用。

str(mydata)一共253316條記錄，17個欄位。

「year」      航班日期——年
「month」     航班日期——月
「day」       航班日期——天
「dep_time」  航班起飛時間
「dep_delay」 航班延誤時長
「arr_time」  航班到達時間
「arr_delay」 航班到達延誤時間
「cancelled」 航班是否取消
「carrier」
「tailnum」
「flight」
「origin」    起飛地
「dest」      目的地
「air_time」
「distance」  距離
「hour」
「min」

data.table行索引

carrier <- unique(mydata$carrier)[1] "AA" "AS" "B6" "DL" "EV" "F9" "FL" "HA" "MQ" "VX" "WN" "UA" "US" "OO"

tailnum <- sample(unique(mydata$tailnum),5)[1] "N332AA" "N813MQ" "N3742C" "N926EV" "N607SW"

origin  <- unique(mydata$origin)[1] "JFK" "LGA" "EWR"

dest    <- sample(unique(mydata$dest),5)[1] "BWI" "OAK" "DAL" "ATL" "ALB"``mydata[carrier == "AA" ]#等價於mydata[carrier == "AA",]#行索引可以直接引用列表，無需加表明前綴，這一點兒數據框做不到,而且i,j,by三個參數對應的條件支持模糊識別，無論加「,」與否都可以返回正確結果。mydata[carrier %in% c("AA","AS"),]支持在行索引位置使用%in% 函數。

data.table列索引

列索引與數據框相比操作體驗差異比較大，data.table的列索引摒棄了data.frame時代的向量化參數，而使用list參數進行列索引。

mydata[,list(carrier,tailnum)]

為了操作體驗更佳，這裡的list可以簡化為一個英文句點符號。即：

mydata[,.(carrier,tailnum)]
#但心裡要清楚列索引接受的條件是含有列表的列表，而且這裡的列表作為變量給出，而非data.frame時代的字符串向量。

行列同時索引毫無壓力。

mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.(carrier,tailnum)]

列索引的位置不僅支持列名索引，可以直接支持內建函數操作。

mydata[,.(flight/1000,carrier,tailnum)]

支持直接在列索引位置新建列，賦值符號為:=。

mydata[,delay_all := dep_delay+arr_delay]
#銷毀某一列：
mydata[,delay_all := NULL]

批量新建列：

mydata[,c("delay_all","delay_dif") := .((dep_delay+arr_delay),(dep_delay-arr_delay))]等價於寫法2：mydata[,`:=`(delay_all = dep_delay+arr_delay,delay_dif =dep_delay-arr_delay )]
#銷毀新建列：
mydata[,c("delay_all","delay_dif") := NULL]

注意以上新建列時，如果只有一列，列名比較自由，寫成字符串或者變量都可以，但是新建多列，必須嚴格按照左側列名為字符串向量，右側為列表的模式，當然你也可以使用第二種寫法。

DT[,`:=`(varname1 = statement1 ,varname1 = statement2)]

可以直接使用data.table內建的函數。

mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.N][1] 26876
.N是一個計數函數，相當於plyr中的count，或者基礎函數中的length。

基本的統計函數都可以直接支持。

mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.(sum(dep_delay),mean(arr_delay))]       V1       V2
1: 228913 5.263841

mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.(dep_delay,mean(arr_delay))]mydata[carrier %in% c("AA","AS") & dep_delay %between% c(500,1000),.(dep_delay,arr_delay)]

當整列和聚合的單值同時輸出時，可以支持自動補齊操作。

當聚合函數與data.table中的分組參數一起使用時，data.table的真正威力才逐漸顯露。

mydata[,.(sum(dep_delay),mean(arr_delay)),by = carrier]

多分組聚合。

mydata[,.(sum(dep_delay),mean(arr_delay)),by = .(carrier,origin)]

多分組計數。

mydata[,.N,by = .(carrier,origin)]

自定義名稱：

mydata[,.(dep_delay_sum = sum(dep_delay),arr_delay_mean = mean(arr_delay)),by = carrier]mydata[,.(dep_delay_sum = sum(dep_delay),arr_delay_mean = mean(arr_delay)),by = .(carrier,origin)]mydata[,.(carrier_n = .N),by = .(carrier,origin)]

數據排序：

排序行：

setorder(mydata,carrier,-arr_delay)

setorder函數作用於mydata本身，運行無輸出。如果想要運行的同時進行輸出則可以在結尾加上[]

setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[]

這個功能有點兒類似於基礎函數中，在語句外部加上圓括號。(a <- 1+1)

排序列：

sample(names(mydata),length(names(mydata))) [1] "arr_time"  "air_time"  "distance"  "dep_time"  "dest"      "arr_delay" "month"     "min"       "tailnum"   "origin"  
[11] "year"      "hour"      "cancelled" "flight"    "day"       "carrier"   "dep_delay"

setcolorder(mydata,sample(names(mydata),length(names(mydata))))mydata[carrier == "AA",        lapply(.SD, mean),        by=.(carrier,origin,dest),        .SDcols=c("arr_delay","dep_delay")        ]

以上語法加入了新的參數.SDcols和.SD,咋一看摸不著頭腦，其實是在按照carrier,origin,dest三個維度分組的基礎上，對每個子塊特定列進行均值運算。

這裡的執行邏輯是這樣的：

by=.(carrier,origin,dest) 先按照三個維度進行全部的分組；.SDcols=c("arr_delay","dep_delay")則分別在篩選每一個子數據塊兒上的特定列；lapply(.SD, mean)則將各個子塊的對應列應用於均值運算，並返回最終的列表。

數據合併：

data.table的數據合併方式非常簡潔；

DT <- data.table(x=rep(letters[1:5],each=3), y=runif(15))DX <- data.table(z=letters[1:3], c=runif(3))

設置各自的主鍵：

setkey(DT,x)setkey(DX,z)DT[DX]

就是如此簡單，連接的執行邏輯是，內側是左表，外側是右表，所以是DX left join DT

如果沒有設置主鍵，需要顯式聲明內部的on參數，指定連接主鍵，單主鍵必須在左右表中名稱一致。

當然你要是特別不習慣這種用法，還是習慣使用merge的話，data.table仍然是支持的，因為他本來就繼承了數據框，支持所有針對數據框的函數調用。

本文轉自：數據小魔方

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