Data.table: 비네트

fread 는 언급할 가치가 없습니다.
위의 요점은 주로 데이터 변환과 관련이 있으며 fread 는 데이터 추출에 가깝기 때문에 이러한 비네트에서는 건너뛸 수 있지만 IMO에서는 이러한 data.table 기능을 언급할 가치가 있습니다.

편집: Rnw 또는 Rmd 중 어느 것을 사용하시겠습니까?

동의하고 업데이트했습니다.

tapply 보다 빨리 감기에 걸리는 이유가 무엇인지 궁금합니다. 답의 한 부분은 gforce이지만 사용자 작성 함수는 어떻습니까? 나는 이것에 대해 아무것도 찾을 수 없습니다. 팬더에 대한 좋은 게시물이 있습니다. http://wesmckinney.com/blog/?p=489
sapply 와 비교할 수도 있습니다. 예를 들어, 벡터 목록에서 시작한다고 가정합니다. 그것은 이제까지의 가치는 그것이 data.table 한 열의 모든 벡터를 추가하고 사용하는 것입니다 by 대신 sapply ?

@matthieugomez 흥미로운 질문입니다! 이것도 덮어두시면 좋을 것 같습니다. 계속 오세요 :-).

IDateTime과 이에 대한 몇 가지 사용 사례에 대해 배우고 싶습니다.

@gsee가 업데이트되었습니다.

R과 data.table(3월 이후)을 처음 접하기 때문에 현재의 기능 지향적인 소개가 아닌 기본적인 결과 지향적인 소개가 필요하다고 말하고 싶습니다. 즉, data.table의 각 매개변수가 하는 일을 읽는 것이 중요하지만 유스 케이스를 염두에 두지 않고는 거의 의미가 없는 경우가 많습니다. 출력의 예가 있지만 많은 사람들이 다른 방향으로 가야 합니다. 즉, 어떤 출력이 필요한지 알지만 어떤 기능/매개변수/설정이 사용하기에 가장 적합한지 모릅니다. 시작하기 위해 간단한 레시피 접근 방식을 갖는 것이 도움이 될 것입니다.

내 데이터의 하위 집합을 만드는 방법은 무엇입니까?
내 데이터의 하위 집합에 대해 작업을 수행하여 새 데이터 또는 업데이트된 데이터 세트를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
새 열을 어떻게 추가합니까?
열을 삭제하려면 어떻게 합니까?
단일 변수는 어떻게 생성합니까?
여러 변수를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
내 데이터의 다른 하위 집합에 대해 어떻게 다른 작업을 수행합니까? (.에 의해)
함수에서 data.table을 사용하고 작동할 data.table 이름과 열을 어떻게 전달합니까?
동일한 data.table에서 여러 순차적 작업을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?
데이터의 하위 집합을 선택하고 동시에 작업을 수행할 수 있습니까?
참조로 변수를 생성/업데이트할 때 주의해야 하는 경우는 언제입니까?
그룹당 하나의 관찰(첫 번째, 마지막)을 선택하려면 어떻게 합니까?
키를 어떻게 설정하고 인덱스 설정과 어떻게 다릅니까?
내 data.table에서 작업을 수행할 때 내 키가 삭제되는 조건은 무엇입니까?
일반 "병합" 구문을 사용할 수 있습니까 아니면 data.table 구문(Y[X])을 사용해야 합니까?
목록 목록을 하나의 큰 data.table로 축소하려면 어떻게 해야 합니까? 열의 순서가 다른 경우에는 어떻게 합니까?

질문과 답변의 간단한 편집으로 편집할 수 있는 다른 항목이 모두 SO에 있을 것입니다.

@markdanese 제안

나는 지금 (가능한 한 빨리) 비네트를 쓰고 있으며 형식은 거의 이런 방식(Q&A)이며 예를 들어 답을 설명합니다. 첫 번째 비네트를 다듬은 후에는 피드백을 얻기 위해 여기에 게시할 생각입니다. 여러분의 생각도 알 수 있으면 좋겠습니다.

다시 한번 감사합니다.

위키 페이지 아이디어의 추가 확장: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/에 나열된 FAQ 및 코드 조각(고급) 링크는 R의 기존 작업을 데이터와 대조하는 데 유용한 리소스일 수 있습니다. .테이블 방식. 내 동료에게 보여주기 위해 블로그 게시물(http://vijaylulla.com/wp/2014/11/12/grouping-in-r-using-data-table/)에서 이와 같은 작업을 수행했습니다. 뻔뻔한 자기 홍보 죄송합니다.

_data.table_ vignette 소개를 마쳤습니다(위 링크 참조). 당신이 어떻게 생각하는지 아는 것이 좋을 것입니다.

훌륭한 피드백을 주신 @jangorecki 와 @brodieG , 그리고 물론 @mattdowle :-)에 감사드립니다.

이것은 정말 훌륭합니다. 내가 data.table을 사용하기 시작한 1년 전에 존재했으면 합니다. 아래의 몇 가지 작은 사항을 고려하십시오.
마지막에 요약에서 i 에서 ( order 를 통해) 정렬할 수 있다고 언급할 수 있습니다. 처음에 이것을 언급할 수도 있습니다. i 에서 수행할 수 있는 보다 정교한 조인이 포함되지 않은 키를 포함한다고 언급할 수도 있습니다. 이를 통해 i 의 주요 기능을 언급할 수 있으므로 독자가 필요한 경우 더 고급 기능을 찾을 수 있습니다. 나중에 하이퍼링크로 연결할 수 있습니다.

.SD 섹션에서 "해당 그룹"이라고 쓰지만 " by 사용하여 정의된 그룹"이라고 말하는 것이 더 명확할 수 있습니다. 이것은 또한 조금 후에 수행됩니다.

놓쳤을 수도 있지만 .SD 있는 by 기본적으로 데이터를 .SD 열로 제한한 다음 by 의 각 고유한 변수 조합. 그 다음의 순서대로 처리를 data.tables by 에서 함수 (S)를 사용하여 변수 j . 사용자가 해당 처리의 일부로 생성된 일부 인덱스에 액세스할 수 있도록 하는 특수 기호가 있지만 이는 소개 비네트의 범위를 벗어난다는 점을 언급할 수도 있습니다.

다시 말하지만 이것은 단지 제안일 뿐입니다. 귀하의 노고(및 Matt의 노력)에 감사드립니다.

2015년 1월 17일 토요일 오후 6시 22분, Mark Danese [email protected]
썼다:

이것은 정말 훌륭합니다. 내가 사용하기 시작한 1 년 전에 존재했으면 좋겠다.
데이터.테이블. 아래의 몇 가지 작은 사항을 고려하십시오.

감사합니다.

귀하의 i에서 (주문을 통해) 정렬할 수 있다고 언급하고 싶을 수도 있습니다.
마지막에 요약. 처음에 이것을 언급할 수도 있습니다.

오 스냅! 좋은 점. 맨 처음에 "order(..)"를 추가해야 하고,
요약에도 추가됩니다.

더 정교한 조인이 가능하다고 언급할 수도 있습니다.
커버되지 않은 키를 포함하는 i에서 수행됩니다. 그것은 당신이 언급 할 수 있습니다
독자가 더 고급을 찾을 수 있도록 i의 주요 기능
필요한 경우 기능을 제공합니다.

그래, 할 것이다.

나중에 하이퍼링크로 연결할 수 있습니다.

확실하지 않습니다. 이것들은 CRAN으로 푸시되어야 하기 때문입니다.
위키에서..

.SD 섹션에 "해당 그룹"이라고 쓰지만
"에 의해 정의된 그룹"이라고 말합니다. 이것은 또한 다음과 같이 조금 후에 수행됩니다.
잘.

나는 그것을 "현재 그룹"으로 편집했다고 생각했지만 분명히 아닙니다.. "by
by 에서 정의된 현재 그룹 " - 어떻게 들립니까?

놓쳤을 수도 있지만 조금 더 명확했으면 좋았을 텐데.
.SD 는 본질적으로 데이터를 .SD 열로 제한한 다음
각각의 고유한 변수 조합에 대해 data.tables 세트를 생성합니다.
에 의해. 그런 다음 이러한 data.tables를 다음 순서로 처리합니다.
j의 함수를 사용하는 변수.

당신이 그것을 놓친 것 같아요. .SD가 있는 블록 따옴표 바로 아래에 있습니다.
설명(섹션 2e). 그리고 여기에서 언급한 내용을 정확히 설명합니다...

사용자가
해당 처리의 일부로 생성된 일부 인덱스에 액세스하지만
이들은 소개 비네트의 범위를 벗어납니다.

맞아.. 그게 다른 특수기호를 도입하지 않는 이유야.

다시 말하지만 이것은 단지 제안일 뿐입니다. 당신의 노력(그리고 Matt's)은
감사합니다.

좋은 제안. 다른 비네팅이 업로드되면 다시 작성하겠습니다.

—
이 이메일에 직접 답장하거나 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -70375167
.

확실하지 않습니다. 이것들은 CRAN으로 푸시되어야 하기 때문입니다.
위키에서..

AFAIK vignettes 디렉토리에 Rmd 가 포함된 CRAN에 패키지를 푸시하면 비네트 빌드 성공 여부를 확인하기 위해 자동으로 빌드되지만 CRAN의 소스 코드에는 이미 빌드된 비네트(html)가 포함됩니다. CRAN 빌드/체크에서 온 사람이 아니라 당신입니다.
CRAN은 많은 사용자가 문서/자습서를 찾는 첫 번째 장소이기 때문에 비네트를 위한 좋은 장소이므로 CRAN에 있는 것이 가치가 있다고 생각합니다.

나중에 하이퍼링크로 연결할 수 있습니다.

그건 확실하지 않습니다. 이것들은 CRAN과 WIKI에도 푸시되어야 하기 때문입니다.

단일 폴더 링크가 CRAN에서 작동하지 않습니까? 나는 실제로 거기에 아무것도 넣지 않았지만 이 비네트 는 상대 링크를 사용하여 동일한 폴더에 있는 여러 다른 사람들을 연결하고 R에서 제대로 작동합니다(분명히 링크는 R에서 온 것이 아니지만 패키지를 설치하고 비네트 링크를 실행하면 일하다.

_참조 의미론_ 비네트로 업데이트되었습니다.

이 모든 일을 해주셔서 다시 한 번 감사드립니다.

비네트에서 다룰 내용에 대한 또 다른 제안 - 자신의 함수 내에서 data.table 사용. 패키지를 작성하지 않고 몇 가지 일반적인 작업을 자동화하려고 합니다. 내가 잘 이해하지 못한 몇 가지 트릭이 있습니다. 또한 이 주제에 대한 게시물이 있으면 링크를 보내주시면 감사하겠습니다.

마지막으로, "유용한" 스택 오버플로 게시물을 나열하는 비네트는 비네트에 포함하고 싶지 않은 주제에 도움이 될 수 있습니다.

그저 엉뚱한 생각들.

두 가지 생각:

• 위키의 비네트 링크
• 참조 시맨틱 비네트에서 :=를 인용된 목록 표현식(또는 단지 인용된 할당)과 함께 사용하는 방법을 추가하십시오. data.table의 NSE(비표준 평가)는 대화식 사용을 쉽게 하지만 자신의 함수나 패키지에서 data.table을 사용하려면 이제 quote, eval, 대체 및 친구에 대해 알아야 하기 때문에 이것은 자체 비네트를 받을 가치가 있습니다. dt[, do.call(":=", eval(my_quoted_list)]와 같은 것을 비네트에 추가한 다음 NSE 및 그 의미에 대한 비네트를 생성할 수 있습니까?

감사 해요.

1. 이거 봤어?
2. 그것은 아마도 별도의 비네트에서 다룰 것입니다. 그러나 아직 계획이 없습니다.

@arunsrinivasan 아니, 나는 그것을 보지 못했습니다. 다른 책갈피

_Keys 및 빠른 이진 검색 기반 부분 집합_ 비네트로 업데이트되었습니다.

아주 좋아. 나는 이 삽화를 좋아한다. 고려 사항에 대한 몇 가지 빠른 의견입니다.

행 이름이 사용되지 않는 경우 인수하는 목적은 무엇입니까? 아니면 j의 특수 연산자(예: .N, .I 등)가 사용합니까? data.table에서 사용한다고 생각하지만 인덱스로는 사용되지 않습니다. 나는 항상 번호가 매겨진 행 이름을 강제하는 목적으로 혼란스러워했습니다.

두 번째 키에만 액세스할 때 첫 번째 키에 unique 를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그렇지 않으면 출력에 반복되는 행이 많이 나타납니다. 그렇죠? 뻔할 수도 있지만 그렇지 않으면 어떻게 되는지 말하고/보여주는 것이 도움이 될 수 있습니다.

모든 키를 인용해야 합니까? 숫자(정수)라도? 숫자를 키로 사용할 수 있습니까? 주의할 사항이 있습니까?

키 열에 NA가 있으면 어떻게 될까요? 그것들을 검색하고 바꿀 수 있습니까 (예에서와 같이 24를 0으로 바꾸었습니까?

keyby 가 _output_ data.table(귀하의 예에서 ans )에 적용되고 입력 data.table(귀하의 예에서 flights )이 아님을 설명하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

벡터를 키에 전달할 수 있습니까? 즉, 당신은 만들 수 있습니다 airport <- c("LGA", "JFK", "EWR") 사용할 airport 직접에서 i 하단 근처에 예에? 이것은 병합을 위해 다른 data.table을 전달하는 아이디어를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

"대응하는"("대응하는")의 오타. "origin == "LGA" 및dest == "TPA"에 해당하는 행 인덱스는 키 기반 하위 집합을 사용하여 가져옵니다."라고 쓰는 벡터 스캔 섹션에서 백틱 중 하나가 누락되었습니다.

@markdanese 관련

두 번째 키에만 액세스할 때 첫 번째 키에 unique를 사용하는 이유는 무엇입니까?

flights[.(unique(origin), "MIA")]

더 나은 설명을 제안하거나 여러 열 키의 더 복잡한 사용법을 알지 못하는지 확실하지 않습니다.
당신은 단순히 이진 검색을 사용할 수 없습니다 dest 키 인 경우 c(origin, dest) , 당신이해야 c(dest, origin) 이진 검색을 사용하기 dest . .(unique(origin), "MIA") 사용하면 키의 첫 번째 열에 사용 가능한 모든 값을 제공한 다음 두 번째 열에 선택적 값을 제공하여 이진 검색을 사용합니다.
키의 선택적 열만 사용하도록 확장을 만들었습니다. 간단한 예를 보는 것도 이해에 도움이 될 것입니다. 메모리 사용량이 내부 data.table 함수를 사용하여 개발되거나 data.table 보조 키와 결합된 경우 가능한 만큼 확장되지 않기 때문에 내 확장은 data.table 마스터에 대한 PR이 될 준비가 되지 않았습니다.

숫자를 키로 사용할 수 있습니까?

숫자를 키로 사용할 수 있으며 Keys and their properties 섹션에 언급되어 있습니다.

주의할 사항이 있습니까?

확실하지 않지만 setNumericRounding 는 숫자 키에 영향을 미치므로 비네트에서 언급할 가치가 있습니다.

키 열에 NA가 있으면 어떻게 될까요? 그것들을 검색하고 교체 할 수 있습니까?

예, is.na() 는 바이너리 검색을 사용하도록 최적화되어 있습니다. data.table(a=c(1,NA_real_),b=c("a","b"),key="a")[.(NA_real_), .SD ,verbose=TRUE] 시도

또한 @arunsrinivasan 의 오타는 다음과 같습니다.

일치하는 값 찾기

Jan에게 감사합니다. 정말 도움이 됩니다. 나는 새로운 사용자가 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되도록 비네트에서 간략하게 언급할 수 있는 것으로 이러한 질문을 제공했습니다. 문서를 읽는 동안 (상당히 새로운 사용자로서) 마음에 떠오른 것들입니다. 나는 실제로 코드에 기여할 수 없기 때문에 문서화를 도와서 기여할 수 있기를 희망합니다.

2015년 1월 23일 금요일 오후 8시 48분, Mark Danese [email protected]
썼다:

아주 좋아. 나는 이 삽화를 좋아한다. 에 대한 간단한 의견
고려 사항.

행 이름이 사용되지 않는 경우 인수하는 목적은 무엇입니까? 아니면
j의 특수 연산자(예: .N, .I 등)에서 사용합니까? 나는 그들이
data.table에서 사용되지만 인덱스로 사용되지는 않습니다. 나는 항상 있었다
번호가 매겨진 행 이름을 강제하는 목적으로 혼동됩니다.

키와 그 속성 바로 위의 섹션 1a에 이에 대한 답이 있습니다.
data.frames에서 Data.tables _inherit_.

두 번째 키에만 액세스할 때 첫 번째 키에 unique를 사용하는 이유는 무엇입니까? 만약 너라면
그렇지 않습니다. 출력에 반복되는 행이 많이 나타납니다. 그렇죠? 어쩌면 뻔한,
하지만 그렇게 하지 않으면 어떻게 되는지 말/보여주는 것이 도움이 될 수 있습니다.

다시 말하지만, 이것은 "여기서 무슨 일이 일어나고 있습니까?"에 정확히 설명되어 있습니다. NS
내가 기초를 다지는 이전 섹션을 참조하십시오.
이것을 설명합니다.

모든 키를 인용해야 합니까? 숫자(정수)라도? 사용할 수 있습니까?
키로 숫자? 주의할 사항이 있습니까?

2d에 정수 열이 있는 예가 있습니다. 나는 그것이라고 생각했다
충분한?

키 열에 NA가 있으면 어떻게 될까요? 그것들을 검색하고 교체 할 수 있습니까?
그들 (당신이 24를 0으로 대체 한 귀하의 예에서 한 것처럼?

좋은 지적. 이것이 벡터 스캔과의 차이점입니다. 이것을 추가하려고 할 것입니다.

keyby가 _output_ data.table(
귀하의 예에서 ans) 입력 data.table이 아닌
예시).

'keyby'는 이미 첫 번째 비네트에서 논의되었습니다. 하지만 이것이
추가할 수 있습니다.

벡터를 키에 전달할 수 있습니까? 즉, 공항을 만들 수 있습니까?
<- c("LGA", "JFK", "EWR") and useairportdirectly ini` in your example
바닥? 이렇게 하면 다른
병합을 위해 data.table을 입력합니다.

다음 섹션의 내용입니다. 이것이 우리가 조인으로 전환하는 방법입니다.

"대응하는"("대응하는")의 오타. 백 틱 중 하나는
"행 인덱스
origin == "LGA" 및dest == "TPA"`에 해당하는 키를 사용하여 얻습니다.
기반 하위 집합입니다."

감사 해요.

—
이 이메일에 직접 답장하거나 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -71253738
.

이 삽화에 대한 훌륭한 작업입니다!
내 의견이 늦었거나 이미 포함되었을 수 있습니다.

• 동적 행과 열을 사용하는 다양한 방법/예를 보고 싶습니다.
• 병합 및 조인에 대한 보다 광범위한 비교.
• set 를 사용하는 다양하고 풍부한 방법. 또한 다음과 같은 오류가 발생하는 이유에 대한 설명을 보는 것이 좋습니다( 여기 참조).

for (j in  valCols)
   set(dt_,  
    i = which(is.na(dt_[[j]])),
    j = j, 
    value= as.numeric(originTable[[j]]))

Wiki에 Reshape 비네트 를 추가했습니다.

뛰어난 기능성과 비네트! 아룬 감사합니다

2015년 6월 23일 화요일 21:02 Arun [email protected]이 다음과 같이 썼습니다.

모양 변경 비네트 추가됨
https://rawgit.com/wiki/Rdatatable/data.table/vignettes/datatable-reshape.html
위키 https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Getting-started.

—
이 이메일에 직접 답장하거나 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/944#issuecomment -114678716
.

patterns 대한 남자가 좋을 것입니다. 그레이트 비네트

이러한 명령을 사용하려면 reshape2를 로드해야 하지 않습니까? 그렇다면 언급해야합니다. 나는 "와이드에서 롱으로"와 "롱에서 와이드로"에 초점을 맞추는 것을 정말 좋아합니다. 나는 reshape2의 구문을 절대적으로 싫어합니다(예를 들어, "make_wide"가 "dcast"보다 훨씬 더 명확하다고 생각합니다). 이러한 이유로 섹션 헤더를 "melting data.tables" 및 "casting data.tables"로 쓰지 않습니다. 이는 reshape2 패키지에 익숙한 사람들에게만 의미가 있습니다. 나는 위와 같이 더 보편적인 헤더로 시작할 수 있습니다("long to wide").

그만한 가치가 있기 때문에 data.table이 로드된 상태에서 새로운 R 세션을 사용하여 비네트의 첫 번째 라인을 실행할 수 없습니다. 이유는 모르겠지만(모드는 "wb"가 아니라 "w"여야 함)
DT = fread("https://raw.githubusercontent.com/wiki/Rdatatable/data.table/data/melt_default.csv")
보고
Error in download.file(input, tt, mode = "wb") : unsupported URL scheme

항상 그렇듯이, 이렇게 해주셔서 감사합니다. 정말 유용합니다.

@markdanese 훌륭한 피드백에 감사드립니다.

1. reshape2 는 data.table v1.9.6 부터 필요하지 않습니다. 비네트에서도 이를 업데이트했습니다.
2. 이 주제를 처음 접하는 사람들의 혼동을 피하기 위해 제목 및 기타 위치에 '와이드에서 롱' 및 '롱에서 와이드'를 추가했습니다.
3. https 에서 기능 fread (STABLE) 버전에서 구현됩니다. 따라서 v1.9.4 하여 해당 코드를 아직 실행할 수 없습니다. 업데이트하거나 조금 기다리십시오 :-).

격려해 주셔서 감사합니다.

@jangorecki patterns() 을(를) 내보내지 않습니다. [.data.table 열을 선택하는 데 사용되는 := , .SDcols 등의 용도가 확장됩니다.

@arunsrinivasan 여전히 patterns 대한 매뉴얼이 도움이 될 수 있습니다. := 대한 매뉴얼과 같은 방식입니다. 많은 사람들이 (내 생각에) 읽는 코드를 이해하기 위해 ?fun 를 사용하기 때문입니다.

_join_ vignette에서 data.table 조인의 해당 SQL 예제를 추가하는 것이 가치가 있을 수 있으므로 db 사용자가 쉽게 선택할 수 있습니다.
해당 SQL 문의 예는 예를 들어 SO 데이터 프레임(내부, 외부, 왼쪽, 오른쪽)을 결합(병합)하는 방법 에서 찾을 수 있습니다

"난민" 삽화도 있으면 좋을 텐데 --

• data.table Stata 사용자를 위한 data.table
• data.table SQL 사용자의 경우
• data.table Matlab 사용자의 경우
• data.table Python / pandas 사용자의 경우
• dplyr 사용자의 경우에도 data.table

등. 빠른 시작 가이드와 비슷하지만 이민자를 대상으로 합니다.

Secondary indices and auto indexing 비네트를 추가했습니다. 이렇게 하면 내가 작업할 다음 비네트를 위해 하위 집합에서 조인으로 원활하게 전환할 수 있습니다.

@arunsrinivasan 은 _indices_와 관련하여 _secondary_를 사용하지 않는 것이 더 적절하지 않습니까? 중요한 _keys_에 사용되었습니다. 이제 _index_ 이름 지정으로 전환하면 중복되는 것 같습니다.

@jangorecki "보조"가 키(기본)와의 관계에 유용하다고 생각합니다. 아마도 다음과 같습니다.

2차 정렬

더 나은 설명입니까?

하지만 이미 _index_ 단어가 사용되었으므로 _secondary sorting_보다 더 멋지게 보입니다. :)

이름을 "자동 인덱싱"으로 지정하시겠습니까? IMO "2차 정렬 및 자동 인덱싱"이 더 유익하게 느껴집니다.

_auto_는 인덱스를 생성하는 _auto_에 대해 작동해야 하고 수동으로 생성된 인덱스의 사용을 위해 작동해야 하므로 - #1422가 해당 문제에 대한 현재 제한 사항을 해결하기 때문에 _auto_는 다소 오해의 소지가 있습니다.

알 겠어요. 나는 여전히 당신이 선호하는 대안을 놓치고 있습니다. 단지 "인덱스"인가요?

완벽하지는 않지만 _보조 인덱스_보다 선호됨

나는 이 최신 비네트를 아주 좋아한다. 내 유일한 생각은 어떤 유형의 작업으로 인해 인덱스가 삭제되는지 언급하는 것이 도움이 될 수 있다는 것입니다. 내 테스트에서 행 수를 변경하거나 인덱싱된 열과 관련된 모든 작업을 변경하는 것으로 보입니다.

나는 "on"의 예가 정말 도움이 된다고 생각했습니다.

@markdanese 좋은 점 추가하겠습니다.

v1.9.8 릴리스와 함께 업데이트된 삽화를 제공해 주셔서 감사합니다.
"참조 의미 체계"는 copy() 함수와 얕은 복사본을 만드는 새로운 기능(특히 내가 정말 관심이 있는 함수 내부)을 나타냅니다.

"그러나 우리는 깊은 복사 대신 얕은 복사를 통해 이 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 사실, 우리는 이 기능을 v1.9.8 에

그러나 디자인 비네트가 누락되었으며 링크가 오래된 문제를 가리킵니다. 참고 설명서는 비네트에 제공된 것보다 copy() 에 대한 더 많은 정보를 제공하지 않습니다. 나머지 비네트는 copy 에 대한 정보를 제공하지 않습니다.

이 비네트를 곧 사용할 수 있습니까?

내부 비네트의 경우 +1입니다. 나는 (그리고 몇몇 다른 사람들도) C 쪽에 약간의 기여를 하는 데 꽤 관심이 있지만, 35,000줄의 C 코드에 약간 겁을 먹고 있다. 그것만으로도' -- 내부에 대한 소개는 놀라운 일을 할 수 있습니다!

조인 비네트의 경우:

https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/2396

비네트에 대한 기여가 (나와 같은) 코드가 아닌 기여자로부터 수락되는지 물어보고 싶었습니다. 저는 초기에 상당한 문제가 있었고 Stackoverflow에 대한 Arun의 답변에서 솔루션을 안내받았기 때문에 조인 비네트에 기여하는 데 특히 관심이 있습니다. 허용되는 경우 그렇게 하는 방법에 대한 지침을 받고 싶습니다.

@arunsrinivasan IDateTime vignette 포인트가 있습니다. : 아마도 그것은 @jangorecki에 의해 제안보다 일반적인 네트에 포함 할 수 네트 : - 주문 관찰 시계열 ?

또한 jan이 제안한 몇 가지 주제에 대한 첫 번째 초안을 준비하고 있습니다 . 아마도 그것의 일부가 조인 비네트와도 관련이 있을 수 있습니까? 누군가 유용하다고 생각하면 공유하게 되어 기쁩니다.

@zeomal 그러한 기여는 매우 가치 있고 대단히 감사할 것입니다!

@MichaelChirico , 감사합니다. @Henrik-P, 일반 조인에 대한 브리핑이 포괄적입니까? 즉, 시계열에 더 중점을 둘 것입니까? 그렇지 않은 경우 작업을 시작할 수 있습니다. 아직 롤링 조인을 사용하지 않았으므로 지식이 없습니다. :)

@zeomal 조만간 1차 초안을 업로드할 수 있게 nomatch = NA 합니다. (maaaybe는 nomatch = NULL 를 사용한 빠른 예이기도 함)

내 생각은 이 간단한 조인이 문제에 대한 컨텍스트와 느낌을 제공할 수 있다는 것이었습니다. 그런 다음 롤링 및 비동등 조인 등에 대한 다음 섹션에서 더 철저하게 다룰 것입니다.

기꺼이 기여해 주셔서 감사합니다! .

비네팅을 준비하면서 참고로 가입하는 것에 대해 질문이 있습니다. X[Y, new_col := old_col] 는 X 에 대한 기존의 왼쪽 조인과 유사한 작업을 수행합니다. 여러 경기가있는 경우에는 Y 의 키들 X , 키의 마지막 (또는 제?) 일치하는 값이 유지된다. 이것은 어딘가에 명시적으로 문서화되어 있습니까? 나는 그것을 만났을 때 이것을 다시 검색하려고 시도했지만 그 이유 때문에 참조로 업데이트하는 것에 대한 이해에 의존해야했습니다. 재현 가능한 예를 들면,

> X = data.table(a = c(1, 2, 3), m = c("a", "b", "c"))
> Y = data.table(b = c(1, 1, 4), n = c("x", "y", "z"))
> X[Y, new_col := i.n, on = "a == b"]
   a m new_col
1: 1 a       y
2: 2 b    <NA>
3: 3 c    <NA>

# an ideal left join - expected behaviour per a new user, given below
# not possible because updating row by reference isn't implemented
   a m new_col
1: 1 a       x
1: 1 a       y
2: 2 b    <NA>
3: 3 c    <NA>

이는 예상된 동작이지만 새 사용자에게는 정확하지 않습니다. mult 는 출력에도 영향을 미치지 않습니다. 이를 문서화하는 방법에 대한 제안 사항이 있습니까? 적절한 왼쪽 조인에 대한 해결 방법으로 merge 를 추가하시겠습니까?

@zeomal 대신 #2181호에 조인 비네트에 대한 향후 질문을 게시하세요. 더 좋은 곳인 것 같습니다. set 문서화되어 있습니다.

@zeomal 일반(equi) 조인에 대한 내 치료가 얼마나 짧은지 확인하려면 시계열 비네트에 PR을 게시했음을 알려드리고 싶습니다.