dplyr包，该包类似于SQL的一套语法规则的确帮助我们快速的进行数据筛选、排序等功能，那dplyr包已经如此便捷的情况下，为什么还要学习data.table包呢？
一方面，data.table所使用的代码量更少，效率更高，特别是在处理大至GB级别的数据时，它比dplyr以及python的pandas处理数据都要快；
另一方面，快速地数据读取，快速地聚合排序，快速地分组运算，以及灵活自然的语法，使得data.table可以称之为加强版data.frame，因而适用于data.frame的函数也适用于data.table。
首先我们来看data.table和data.frame的区别：
1.与data.frame不同，在生成data.table的时候character类型的数据不会默认地转换成factors类型，这样的好处就是你不用再在语句中每次都添加'stringsAsFactors = FALSE'了。
2.打印数据时在行号后面加了一个冒号:用以区分行号与第一列数据。
3.当数据行数超过options()参数设置datatable.print.nrows的值时（默认值为100），仅仅只会打印该数据集的前5行以及最后5行的数据。
4.data.table没有行名称。
data.table语法的一般形式
调用公式：
# 对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j
> DT[i,j,by]
数据处理
1.数据筛选
(1)行筛选 ：直接采用逻辑语句
library(data.table)
mtcars_dt <- data.table(mtcars)
str(mtcars_dt)
head(mtcars_dt)
head(mtcars_dt[cyl == 8],)
(2)列筛选：直接输入列名，注意.()格式
head(mtcars_dt[, .(mpg,cyl,hp)],3)
2.选取子集
选取子集仍然采用subset函数，调用公式为：
# subset是行满足条件
# select是列满足条件
> subset(x, subset, select)
head(subset(mtcars_dt,cyl == 8,select = c("mpg")))
3.数据排序 setorder()
head(setorder(mtcars_dt,mpg,-disp)) ## mpg升序 disp降序
4.增删变量
(1)增加变量的调用公式
# 单变量添加
DT[i,LHS := RHS,by = ...]
# LHS为新建的变量，RHS为该变量的计算方式
# 双变量添加
> DT[i, c("LHS1","LHS2") := list(RHS1, RHS2), by=...]
# #多变量添加，注意`:=`
> DT[i, `:=`(LHS1=RHS1,LHS2=RHS2,...), by=...]
head(mtcars_dt[,`:=`(mpg_reci=1/mpg,new = cyl +gear)])
(2)删除变量(变量:=NULL即可)
head(mtcars_dt[,mpg_reci := NULL])
5.分组汇总
分组汇总只需在by指定分组变量，在j指定计算函数即可
# 单一分组汇总
head(mtcars_dt[,.(mean_mpg = mean(mpg),num = length(mpg),sum_disp = sum(disp)),by = cyl])
#多分组汇总 list函数的运用
```{r}
head(mtcars_dt[,.(mean_mpg = mean(mpg),num=length(mpg),sum_disp = sum(disp)),by=list(cyl,gear)])
dplyr也可以多个by.
data.table有个特殊的变量.N 可以直接计算分组
head(mtcars_dt[,.N,by = .(cyl,vs)])
# 还可以用
# head(mtcars_dt[,.N,by = list(cyl,vs)])
6.数据合并
## 数据合并仍然采用merge函数，只是合并对象必须是data.table类型，这样才能发挥出data.table的威力!
merge(x, y, by = NULL, by.x = NULL, by.y = NULL,all = FALSE, all.x = all, all.y = all, sort = TRUE, suffixes = c(".x", ".y"),
allow.cartesian=getOption("datatable.allow.cartesian"), ...)
merge和rbind,cbind不一样
参考dplyr包的 full_join 等
7.其他操作
(1)快速查找某一区间%between%
head(mtcars_dt[disp %between% c(150,200)])
区间这个地方比 filter函数方便
(2)判断两个数据框是否相同 all.equal
# 返回逻辑向量，有主键时，对主键列做是否重复判断；无主键时，对所有列做判断。
# 利用此函数，我们就可以轻松地对数据去重。
dt1 <- data.table(A = letters[1:10], X = 1:10, key = "A")
dt2 <- data.table(A = letters[5:14], Y = 1:10, key = "A")
identical(all.equal(dt1,dt1),TRUE)
其他函数
读取文件函数：fread()
参照帮助文档?fread
合并 rbindlist()
Makes one data.table from a list of many
Same as do.call("rbind",1) on data.frameS,but much faster.
用法：
rbindlist(1,use.names = fill,fill = FALSE,idcol = NULL)
# rbind(..., use.names=TRUE, fill=FALSE, idcol=NULL)
例子Examples
# default case
DT1 = data.table(A=1:3,B=letters[1:3])
DT2 = data.table(A=4:5,B=letters[4:5])
l = list(DT1,DT2)
rbindlist(l)
# bind correctly by names
DT1 = data.table(A=1:3,B=letters[1:3])
DT2 = data.table(B=letters[4:5],A=4:5)
l = list(DT1,DT2)
rbindlist(l, use.names=TRUE)
# fill missing columns, and match by col names
DT1 = data.table(A=1:3,B=letters[1:3])
DT2 = data.table(B=letters[4:5],C=factor(1:2))
l = list(DT1,DT2)
rbindlist(l, use.names=TRUE, fill=TRUE)
# generate index column, auto generates indices
rbindlist(l, use.names=TRUE, fill=TRUE, idcol=TRUE)
# let's name the list
setattr(l, 'names', c("a", "b"))
rbindlist(l, use.names=TRUE, fill=TRUE, idcol="ID")
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