立即在data.table中创建一堆滞后变量
我想在data.table中同时创建一堆滞后的变量。我想让这些滞后的价值观是站和陆路。我有一些困难。这是我的示例data.table。 require（data.table） r
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data.table相关内容
列引用：[[i]] vs [，i]对于matrix，dataframe和data.table
有人可以向我解释 matrix ， data.frame 和 data.table ？ 取一个10×10的矩阵 p> foo
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在data.table中使用eval
使用以下data.table： $ 我尝试将data.table中eval的行为理解为“框架” b $ b set.seed（1） foo = data.table（var1 = sample（1：3,1000，r = T） var2 = rnorm（1000），var3 = sample（letters [1：5]，1000，replace = T）） $ b b 我试图复制
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当匹配第二个表的数据时，在`data.table`中创建一个向量列的最有效的方法是什么？
在 data.table 中创建向量列的最有效的方法是，我们需要从第二个 data.table 。 例如，假设下面的两个data.tables ; A_ids.DT> rec_data_table name id bid counts names_list 1：A 1 1：301 21 C，E 2：B 2 2：302 21 E 3：C 3 3：303 5 H，E，G
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数据表中的时间序列为“ts”列？
我有多组时间序列数据，并希望帮助找出最好的方法，使他们进入R并分析他们与R.我非常熟悉data.table但不是那么熟悉R的 ts 类支持时间序列分析。 特别是，我想知道如何使用 ts 在这种情况下或如果 ts 中有限制（例如聚合一组 ts 数据 有大量的商店。对于每个商店，我每天有多个数据点，例如销售量（以美元计），销售量（以交易次数计）和商店流量（进入商店的人数）。 （实际上
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使用另一个data.table子集设置data.table
我有 dt 和 dt1 data.table s。 dt dt1 dt id年事件 1：2 2005 1 2： 2 2006 0 3：2 2007 0 4：4 2005 0 5：4 2006 1 dt1 id年绩效 1：2 2005 1000 2：2 2006 1001 3：2 2007 1002 4：2 2008 1003
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R按大组数据的引导统计信息
我要引导其中包含组的数据集。一个简单的情况是引导简单的方法： data 0.5）） stat boot（data，stat，R = 10） b $ b 这会给我错误矩阵上的下标数不正确，因为 by =“group”部分。我设法使用子集化解决它，但不喜欢这个解决方案。是否有更简单的方法使这种任务工作？ 特别是，我想在统计函数中引入一个额外的参数，如 stat（gr
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fread（）：读取带有\r\r\\\
作为换行符的表
我在文本文件中有制表符分隔表，其中所有行以 \r\r\\\ （ 0x0D 0x0D 0x0A ）。如果我尝试用 fread（）读取这样的文件，它说 结束是\r\r\\\ 。 R的download.file（）似乎在Windows上的文本模式中添加了额外的\r 。请在二进制模式下重新下载 （mode ='wb'），这可能更快。或者，将URL 直接传递给fread，它将以二进制模式为
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扩展数据表时出现奇怪错误
我们偶然发现了一些尝试扩展data.table的奇怪行为。以下代码可以正常工作： dt system.time（dt.expanded ##用户系统已过 ## 0.05 0.01 0.06 但使用以下 data.table set.seed（1） dt
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data.table如何从j获取列名？
例如： dt
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填写data.table的缺失日期的最快方法
我从包含日期，订单，金额等字段的CSV文件加载 data.table 。 输入文件偶尔没有所有日期的数据。例如，如下所示： > NADayWiseOrders 日期订单金额客人 1：2013-01-01 50 2272.55 149 2：2013-01-02 3 64.04 4 3：2013-01-04 1 18.81 0 4：2013-01-05 2 77.62 0
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如何匹配两个data.frames与一个不完全匹配的标识符（一个标识符必须在另一个的范围内）
我有以下匹配问题：我有两个data.frames，一个每月（每个公司ID），一个观察每季度（每个公司ID;注意，季度表示财政季度;因此1Q = 对于每个月和公司，我想得到正确的值。因此，几个月在一个季度有相同的价值。例如，请参阅下面的代码： monthlyData
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data.table中的行操作
我想使用 data.table 尝试执行简单的总和和平均值，但我得到意想不到的结果。我遵循常见问题手册第2部分中的帮助 for data.table。我发现一种方式工作，但我不知道为什么这个方法在FAQ的第2节不是。 这个方法给我不正确的结果（例如，它给我第一列的值）： dt [ ，genesum：= lapply（.SD，sum），by = gene] head（dt） 基因
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大量行之间的差异
我有一个矩阵，行数非常大，只有两个成对列。我想计算列1中每行之间的差异，如果差异小于预定义值（.001），则计算两列中的行的平均值。例如，我有一个称为权重的矩阵， AB 185.0765 10 185.3171 20 186.0777 30 186.0780 40 188.0078 50 weight
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有效检查data.table中其他行的值
注意：这是我最初发布到data.table帮助论坛的问题。 Matt Dowle要求一个更详细的示例，我发布了这个，但我有电子邮件格式化的麻烦。我已经知道如何在SO上格式化，所以我想我将它发布在这里。 我基本上试图做的是子集行从基于data.table对该行中的值以及在前一行或后一行中的值。现在，我为未来和过去的行创建了新列，然后在这些列上键入data.table，但这是资源密集型和繁重的。
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合并范围的端点与序列
在我的应用程序中有一段代码，用于从 data.table 对象中检索信息，具体取决于另一个中的值。 ＃说这个表包含客户详细信息 dt
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找到在R中的data.table中出现多次的值对
我在 R中有一个 data.table R >头（d） COUNT SAMPLE junction 1：1 R1 tup 2：1 R1 tup 3：1 R1 tai 4：1 R2 milt 5：2 R3 Bsg25D 6：1 R4 tutl > dim（d） [1] 1685992 3 现在我想找出对（SAMPLE，结
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我可以使这个dplyr + data.table任务更快吗？
我想这是一个 dplyr 比 plyr 问题。为了速度的缘故，我在我写的一些代码中使用 data.table 。在中间步骤中，我有一个具有〜32,000行的一些基因组数据的表： bedbin.dt 资料来源：本地数据表[32,138 x 4] 小组：chr bin开始网站chr 1 2 3500000 ssCTCF 1 2 3 4000000 ssCTCF + Cohe
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na.locf填充NAs直到maxgap，即使gap> maxgap，与组
我见过一个解决方案，但不能让它为组工作 （在时间序列中只填充有限的数字），并认为还有一个更简洁的方法来做到这一点？ 说我有以下dt： dt
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数据表和分层手段
我有一些代码生成分层加权平均值和 我确定这在几个月前工作。但是，但我不知道当前的问题是什么。 （我道歉 - 这必须是非常基本的东西）： dp = 结构seqn = c（1L，2L，3L，4L，6L，7L，8L，9L，10L， 11L，12L，13L，3L，4L，9L，10L，11L，14L，8L，11L，12L， 3L，9L，6L，7L），sex = c（2L，1L，2L，2L，1
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