data.table

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对于df我想在最后10秒内取值列的滚动总和，时间以秒为单位。数据帧非常大，所以使用dply :: complete不是一个选项（数百万个数据点，毫秒级别）。我更喜欢dplyr解决方案，但认为它可能与数据表left_join，只是不能使其工作。 df = data.frame(Row=c(1,2,3,4,5,6,7),Value=c(4,7,2,6,3,8,3),Time=c(10021,10023

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将data.table行添加到空向量---做正确的data.table事

我再次看到一些遗留R代码，试图读取用户的头脑。看起来他们正在使用Python风格，从而他们定义了一个空R矢量，然后使用for循环将结果附加到一个矢量。 library(data.table) dtable = read.table("path/filename.txt",header=TRUE,sep="\t",check.names=FALSE) 定义这个data.table后，这里是什么

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保留第一行作为参考的Dataframe中的计算

我的第一行是添加下列行的参考值（对于N列）。数据 A B C D 3 5 1 2 1 4 5 3 2 2 2 4 3 1 3 1 4 3 1 2 计算如下： 3，是被添加的参考值，它是3应被添加到1，2，3和4中，类似地5是参考值 - 被加到4,2,1,3，然后1被参考值加到5,2,3,1等等直到n列。 1 + 3 4 + 5 5 + 1 3 + 2 2 + 3 2 + 5 2

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如何读取R中的多个csv文件，并使用fread函数跳过最后一行

我想使用fread函数读取多个文件（csv）。但最后一行我有不必要的数据，我无法使用fread，因为它会抛出一个错误。代码： library(data.table) fnames <- list.files("Path",pattern = "^.*Star.*.csv$",full=TRUE) read_data <- function(z){ dat <- fre

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“Runtime.getRuntime（）。exec（）”的性能不佳吗？

我想从我自己的Java应用程序执行一个jar。（不可能将这个jar导入到一个库中，然后启动该应用程序作为我自己的“启动器”的一个实例）。从我自己的Java应用程序执行jar ...我使用的是下一行： String [] cmd = new String [] {"java","-jar","myjar.jar"}; Process process = Runtime.getRuntime().

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[R崩溃多行到1行使用特定的功能，日期和字符列

library(data.table) library(lubridate) x1 <- c(20090101, "2009-01-02", "2009 01 03", "2009-1-4", "2009-1, 5", "Created on 2009 1 6", "200901 !!! 07") dt2 <- data.table(id = c(1,1,1,2,2,2,2)

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如何在data.table中为参数设置名称？

我不想使用setNames功能，但这样做的声明： iris2 <- data.table(iris) iris2[,.(value = mean(Sepal.Length)), by = "Species"] 例如，我想有名字：value和group。 PS：这太疯狂了！使用agregate的费用为1200毫秒。 doint与data.table相同，现在花费30ms。就像我们放在.()内

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使用嵌入式经纪商 - 优缺点

我想建立一个经纪商网络，因为我需要同时为多个用户提供服务。我发现我可以使用嵌入的代理并启动Java代码中的每个代理，或者下载完整的apache activemq分发并运行多个实例。目前，我没有任何具体的理由使用嵌入式经纪人。但另一方面，我没有任何理由反对使用嵌入式中间商。你能否给我一个提示，说明使用嵌入式经纪人可能存在的真正弊端？谢谢，干杯

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加入其中有一个数据帧行类似（但不等于）值

我有一个df，如： SampleID Chr Start End Strand Value 1: rep1 1 11001 12000 - 10 2: rep1 1 15000 20100 - 5 3: rep2 1 11070 12050 - 1 4: rep3 1 14950 20090 + 20 ... 而且我想加入共享相同chr和strand，并具有类

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[R如何根据切片一个data.table一个日期到一个列表

我有这样 Date Rain Temp 1990-01-01 0.0 29.2 1990-03-03 0.0 30.4 1990-06-10 NA 25.2 1990-09-02 0.3 26.8 1991-01-04 0.1 31.2 1991-03-02 0.0 34.0 1991-06-01 5.4 27.1 1991-09-01 0.4 25.1 1