एडवांस्ड फ़ाइल रीडिंग

R में data.table के साथ Data Manipulation

Matt Dowle, Arun Srinivasan

Instructors, DataCamp

integer64 टाइप से बड़े इंटीजर पढ़ना

डिफॉल्ट रूप से, R केवल 2^31 - 1 = 2147483647 तक के नंबर दर्शा सकता है.
बड़े इंटीजर अपने-आप bit64 पैकेज द्वारा दिए गए integer64 टाइप में पढ़े जाते हैं.

ans <- fread("id,name\n1234567890123,Jane\n5284782381811,John\n")
ans

           id name
1234567890123 Jane
5284782381811 John

class(ans$id)

"integer64"

colClasses से कॉलम क्लास टाइप बताना

str <- "x1,x2,x3,x4,x5\n1,2,1.5,true,cc\n3,4,2.5,false,ff"

ans <- fread(str, colClasses = c(x5 = "factor"))
str(ans)

Classes 'data.table' and 'data.frame':    2 obs. of  5 variables:
 $ x1: int  1 3
 $ x2: int  2 4
 $ x3: num  1.5 2.5
 $ x4: logi  TRUE FALSE
 $ x5: Factor w/ 2 levels "cc","ff": 1 2

colClasses से कॉलम क्लास टाइप बताना

ans <- fread(str, colClasses = c("integer", "integer", 
                                 "numeric", "logical", "factor"))
str(ans)

Classes 'data.table' and 'data.frame':    2 obs. of  5 variables:
 $ x1: int  1 3
 $ x2: int  2 4
 $ x3: num  1.5 2.5
 $ x4: logi  TRUE FALSE
 $ x5: Factor w/ 2 levels "cc","ff": 1 2

colClasses से कॉलम क्लास टाइप बताना

str <- "x1,x2,x3,x4,x5,x6\n1,2,1.5,2.5,aa,bb\n3,4,5.5,6.5,cc,dd"
ans <- fread(str, colClasses = list(numeric = 1:4, factor = c("x5", "x6")))
str(ans)

Classes 'data.table' and 'data.frame': 2 obs. of 6 variables:
 $ x1: num  1 3
 $ x2: num  2 4
 $ x3: num  1.5 5.5
 $ x4: num  2.5 6.5
 $ x5: Factor w/ 2 levels "aa","cc": 1 2
 $ x6: Factor w/ 2 levels "bb","dd": 1 2

fill आर्ग्युमेंट

str <- "1,2\n3,4,a\n5,6\n7,8,b"
fread(str)

V1 5 6
 7 8 b
Warning message:
In fread(str) :
  Detected 2 column names but the data has 3 columns (i.e. invalid file). 
  Added 1 extra default column name for the first column which is guessed to 
  be row names or an index. 
  Use setnames() afterwards if this guess is not correct, 
  or fix the file write command that created the file to create a valid file.

fill आर्ग्युमेंट

fread(str, fill = TRUE)

na.strings आर्ग्युमेंट

मिसिंग वैल्यू अक्सर इस तरह एन्कोड होती हैं: "999" या "##NA" या "N/A"

str <- "x,y,z\n1,###,3\n2,4,###\n#N/A,7,9"
ans <- fread(str, na.strings = c("###", "#N/A"))
ans

x  y  z
1 NA  3
2  4 NA
NA 7  9

अभ्यास करते हैं!

R में data.table के साथ Data Manipulation