Apuntes sobre Data Table

# version utilizada
# data.table 1.10.4

# DATA TABLE
# ———————————————————————-
library(data.table)

# Que es un data.table
class(as.data.table(mtcars))
# resultado: “data.table” “data.frame”

# convertir un data.frame en data.table
dt <- as.data.table(mtcars)
# crear un data.table inline
dt <- data.table(a = 1:6, b = 7:12, c = 13:18)

# READ.CSV vs FREAD(data.table function)
# ———————————————————————-
# Tiempos de READ.CSV para leer un csv de 38MB
system.time(df<-read.csv(“c:/data/dataset_mt.csv”))
# resultados:
# user system elapsed
# 15.44 0.32 15.78

# Tiempos de FREAD para leer un csv de 38MB
system.time(dt<-fread(“c:/data/dataset_mt.csv”,showProgress=F))
# resultados:
# user system elapsed
# 11.71 0.01 11.78

# WRITE.CSV vs FWRITE(data.table function)
# ———————————————————————-
# Tiempos de WRITE.CSV para escribir un csv de 160MB en disco
df = mtcars[sample(32,1000000,T),] system.time(write.csv(df,file=“c:/data/dataset_mt.csv”,row.names=F))
# resultados:
# user system elapsed
# 62.41 0.49 63.86

# Tiempos de FWRITE para escribir un csv de 160MB en disco
dt = as.data.table(mtcars[sample(32,1000000,T),])
system.time(fwrite(dt,file=“c:/data/dataset_mt.csv”,showProgress = F))
# resultados:
# user system elapsed
# 4.36 0.06 1.48

# GROUP BY en Data.Table
# ———————————————————————-
# GROUP BY

# promedio de Sepal.Length agrupado por Species
iris_dt[, mean(Sepal.Length), by = Species] # promedio de Sepal.Length agrupado por Species solo casos donde sepal.length >=6
iris_dt[Sepal.Length >= 6, mean(Sepal.Length), by = Species]

# BORRAR COLUMNAS Y NAs en Data.Table
# ———————————————————————-
# DROP. Borrar una columna ‘vs’ y ‘am’ del data.table mtcars_dt
mtcars_dt <- as.data.table(mtcars)
mtcars_dt[, c(‘vs’,‘am’) := NULL]

# NAs. Eliminar las filas que contienen valores NA en un data.table
mtcars_dt = na.omit(mtcars_dt)

# JOINS en Data.Table
# ———————————————————————-
# crea data.tables
dt1 = data.table(id_user=c(1,2,3,4), edad=c(42,52,62,66))
dt2 = data.table(id_user=c(1,2,3), cantidad=c(4,5,6))
# right outer join unkeyed data.tables – use `on` argument
dt1[dt2, on = “id_user”] # join para “not in”
dt1[!dt2, on = “id_user”] # inner join
merge(dt1, dt2, by = “id_user”)
# full outer join
merge(dt1, dt2, by = “id_user”, all = TRUE)

# FILTROS en Data.Table
# ———————————————————————-
dt <- as.data.table(iris)
setosas <- dt[Species == ‘setosa’]