R 编程中的 data.table 与 data.frame

data.table 和 data.frame 都是 R 编程中常用的数据结构。它们都可以用来存储数据并进行各种操作，但是在处理大数据时，data.table 显然更加高效。下面我们将分别介绍 data.table 和 data.frame，并比较它们之间的差异。

data.frame

data.frame 是 R 中最常见的数据结构，它类似于表格或电子表格。每行代表一个观测值，每列代表一个变量。我们可以用 data.frame 存储和操作各种类型的数据，包括（但不限于）数字、字符、逻辑值、日期等等。

创建 data.frame 的最简单方法是使用 data.frame() 函数，其中每个向量代表一个列。下面是一个简单的例子：

# 创建一个 data.frame
df <- data.frame(id = 1:5,
                 name = c("Amy", "Bob", "Chris", "David", "Ellen"),
                 age = c(25, 30, 22, 35, 28),
                 gender = c("Female", "Male", "Male", "Male", "Female"),
                 stringsAsFactors = FALSE)
df

##   id  name age gender
## 1  1   Amy  25 Female
## 2  2   Bob  30   Male
## 3  3 Chris  22   Male
## 4  4 David  35   Male
## 5  5 Ellen  28 Female

在 data.frame 中，我们可以使用各种操作来获取、过滤、变换和汇总数据。例如，可以使用 subset() 函数来选择符合某些条件的行：

# 选择年龄在 25 岁以上的人员
subset(df, age >= 25)

##   id  name age gender
## 1  1   Amy  25 Female
## 2  2   Bob  30   Male
## 4  4 David  35   Male
## 5  5 Ellen  28 Female

data.table

data.table 是一个改进版的 data.frame，它在处理大数据时（尤其是在数据表中设置了键的情况下）比 data.frame 更加高效。跟 data.frame 相比，data.table 有以下几个优点：

• 快速的聚合操作：data.table 支持 SQL 风格和矢量化的聚合操作，运行速度快得多。
• 快速的数据筛选和子集操作：data.table 可以对数百万/数十亿行数据进行子集和筛选操作。
• 快速的数据合并：data.table 支持快速合并大型数据集，即使这些数据集过大到无法装入内存。
• 对某个列建立索引，以提高查询速度：创建键列后，一些数据的操作可以在非常快的时间内完成。

使用 data.table 处理数据时，我们需要首先将数据结构转换成 data.table。可以使用 data.table() 函数创建一个新的 data.table，也可以使用 as.data.table() 将一个现有的 data.frame 转换成 data.table。

在下面这个例子中，我们将上面的 data.frame 转换成 data.table：

# 转换成 data.table 并设置键
library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
setkey(dt, age)
dt

##    id  name age gender
## 1:  3 Chris  22   Male
## 2:  1   Amy  25 Female
## 3:  5 Ellen  28 Female
## 4:  2   Bob  30   Male
## 5:  4 David  35   Male

注意到，setkey() 函数用于将某一列指定为键。使用这个键，data.table 可以快速查询、子集和聚合数据。例如，我们可以使用 key() 函数来访问键：

# 访问数据表的键
key(dt)

## [1] "age"

并可以使用 J() 函数来表示查询的键值：

# 查询年龄为 25 的人员
dt[J(25)]

##    id name age gender
## 1:  1  Amy  25 Female

data.table 和 data.frame 的差异

虽然 data.table 和 data.frame 都可以用来存储和操作数据，但它们在很多方面都有所不同：

• 速度：在处理大数据时，data.table 明显更快。
• 内存使用：data.table 在处理数据时通常使用更少的内存。
• 操作方法：data.table 操作的语法与 data.frame 稍有不同。
• 包依赖：data.table 需要使用额外的 data.table 包。

下表总结了 data.table 和 data.frame 之间的差异：

| | data.table | data.frame | | --- | --- | --- | | 创建 | data.table() 或 as.data.table() 函数 | data.frame() 函数 | | 大数据处理 | 非常快 | 相当快 | | 内存使用 | 较少 | 较多 | | 语法 | 稍有不同 | 标准 R 语法 | | 包依赖 | 必须使用 data.table 包 | 无 |

总结

data.table 提供了一种高效处理大量数据的方法。 它的语法比 data.frame 稍有不同，并且需要使用额外的 data.table 包。如果您需要处理较小的数据集，则使用 data.frame 就足够了。但是，当您要处理数百万或数十亿行的数据时，应该使用 data.table。