创建 data.table

data.table 是来自基础 R 的 data.frame 类的增强版本。因此，它的 class() 属性是向量 "data.table" "data.frame"，在 data.frame 上工作的函数也可以用于 data.table。有许多方法可以创建，加载或强制 data.table。

建立

不要忘记安装和激活 data.table 包

library(data.table)

有一个同名的构造函数：

DT <- data.table(
  x = letters[1:5], 
  y = 1:5, 
  z = (1:5) > 3
)
#    x y     z
# 1: a 1 FALSE
# 2: b 2 FALSE
# 3: c 3 FALSE
# 4: d 4  TRUE
# 5: e 5  TRUE

与 data.frame 不同，data.table 不会强迫字符串：

sapply(DT, class)
#               x           y           z 
#     "character"   "integer"   "logical" 

读入

我们可以从文本文件中读取：

dt <- fread("my_file.csv")

与 read.csv 不同，fread 会将字符串读为字符串，而不是因子。

修改 data.frame

为了提高效率，data.table 提供了一种更改 data.frame 或 list 的方法，以便就地生成 data.table（无需复制或更改其内存位置）：

# example data.frame
DF <- data.frame(x = letters[1:5], y = 1:5, z = (1:5) > 3)
# modification
setDT(DF)

请注意，我们不会分配结果，因为对象 DF 已就地修改。将保留 data.frame 的类属性：

sapply(DF, class)
#         x         y         z 
#  "factor" "integer" "logical" 

将对象强制转换为 data.table

如果你有 list，data.frame 或 data.table，你应该使用 setDT 函数转换为 data.table，因为它通过引用进行转换而不是复制（as.data.table 可以）。如果你正在处理大型数据集，这一点很重要。

如果你有另一个 R 对象（例如矩阵），你必须使用 as.data.table 将它强制转换为 data.table。

mat <- matrix(0, ncol = 10, nrow = 10)

DT <- as.data.table(mat)
# or
DT <- data.table(mat)