R语言具有较强的数据分析能力，但是对于数据处理，尤其是面对较大数据量时，就有很多的不足之处，为了解决处理较大数据集的问题，R中涌现了一系列数据处理的包，data.table包就是其中之一。

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点是快。它内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，还有很多C编写的函数，大大加快数据运行速度。尤其当对一两百万甚至更大数据集进行修改或运算时，由于data.table直接对数据本身做运算，不创建副本，因此相较于基本的data.frame格式，data.table在面对大型数据集时，进行聚合排序以及分组运算的性能非常高 ！

data.table和data.frame的主要格式区别是data.table格式没有行名，但可以通过设置键来指定索引列，根据索引列的值进行数据索引。

本文主要整理了下data.table对象的一些常用操作方法

1、 data.table的一般语法格式

data.table数据框结构处理语法 DT[ i , j , by]

• i 决定显示的行,可以是整型，可以是字符，可以是表达式，
• j 是对数据框进行求值，决定显示的列，
• by对数据进行指定分组，除了by ，也可以添加其它的一系列参数：keyby，with,nomatch,mult,rollollends,which,.SDcols,on等

2、读写文件

读取文件的4种便捷操作:

• ① - nrows参数指定读取多少行
  fread("fileName", sep="\t",nrows = 10)
• ② - select参数选择要导入的列或drop参数进行反向选择
  fread("fileName", sep="\t",select = c("column_1", "column_2", 6 ))
fread("fileName", sep="\t",drop = c("column_3", "column_4", 5 ))
• ③- *colClasses参数在加载文件时完成列属性指定
  fread("fileName", sep="\t", colClasses = c("column_1" = "numeric"))
• ④ - cmd参数配合使用Linux命令读取zip文件
  fread(cmd = 'unzip -cq fileName.zip' ,sep="\t").

写出文件：

fwrite(out,"fileName",col.names=T,row.names=F,sep="\t",quote=F)

3、数据框对象转换

as.data.table和setDT也可用于转换list和data.frame为data.table对象，不同的是前者会完全复制原对象，然后进行转换，而setDT方法以传地址的方式直接修改原对象，不拷贝直接操作原数据集，因此前者更加的耗时和耗内存。
dt <- setDT(df,keep.rownames = T, key = "rn")

• keep.rownames 参数保留原data.frame的行名，默认新建一列"rn"存放原data.frame的行名
• key 参数设置dt对象的索引列，列的值可以重复。键值设置还可以通过 setkey(df,"rn")。

4、对象操作记录

(1) 数据集的行记录过滤

DT = data.table(x=rep(c( "b", "a", "c" ),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
DT[2] #取第二行
DT[2:3] #取第二到第三行
DT[order(x)] #将DT按照X列排序，简化操作,另外排序也可以setkey(DT,x)，出来的DT就已经是按照x列排序的了。用haskey(DT)判断DT是否已经设置了key，可以设置多个列作为key
DT[y 2] # DT$y 2的行
DT[!2:4] #除了2到4行剩余的行
DT[ "a" ,on= "x" ] #on 参数，在x列取出值为"a"的行
DT[.( "a" ), on= "x" ] #和上面一样.()有类似与c()的作用
DT[ "a" , on=.( x )] #和上面一样
DT[ x == "a" ] # 和上面一样,和使用on一样，都是使用二分查找法，所以它们速度比用data.frame的快。
DT[x! = "b" | y != 3 ] #x列不等于 b 或者y列不等于3的行
DT[.( "b" , 3), on=.(x, v)] #取DT的x,v列上x= b ,v=3的行

(2) 数据框的求值操作

数据运算包括输出sum,max,min,tail等基本函数的计算结果，还可以用n输出第n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上新建列），.SD(SubDadaColums)输出子集，.SD[n]输出子集的第n列。

DT = data.table(x=rep(c( "b", "a", "c" ),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
DT[,y] #返回y列，矢量
DT[,.(y)] #返回y列，返回data.table
DT[, sum(y)] #对y列求和
DT[, .(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v)
DT[, .(sum(y)), by=x] # 对x列进行分组后对各分组y列求总和
DT[, sum(y), keyby=x] #对x列进行分组后对各分组y列求和，并且结果按照x排序
DT[, sum(y), by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式
DT[v==1, sum(y), by=x] #对v列进行分组后,取各组中v==1的行出来，各组分别对定义的行中的y求和
DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总行数
DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出x到y之间的列作为子集，然后.SD 输出所有子集
DT[, .SD[1], by = x] #抽提x列分组后每个子集的第一行
DT[, .SD[.N], by = x] #抽提x列分组后每个子集的最后一行
DT[2:5, cat(y,"\n" )] #直接在j 用cat函数，输出2到5列的y值
DT[, plot(a,b), by=x] #直接在j用plot函数画图，对于每个x的分组画一张图
DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x列分组，直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v)，直接修改并且不输出到屏幕上
DT[, m:=mean(v), by=x] [] #加[]将结果输出到屏幕上
DT[,c( m , n ):=list(mean(v),min(v)), by=x][] # 按x分组后同时添加m,n 两列，内容是分别是mean(v)和min(v)，并且输出到屏幕
DT[,.(seq = min(y):max(v)), by=x] #输出seq列，内容是min(a)到max(b)
DT[, c(.(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列

(3)删除一列

DT[,x := NULL]

(4)列属性转换

DT[,b := as.integer(y)]
其它有如as.integer(), as.numeric(),as.character(), as.Date()等函数

(5)根据多列的值进行去重

unique(DT, by = c("x","y"))

(6)根据列重排序

setorder(DT, x, -y) #x列升序，y列降序（-）

(7)配合使用lapply示例

对DT根据x列进行分组，子集保留"v", "y"两列，对每个自己的这两列求取均值：
DT[, lapply(.SD, mean), .SDcols = c("v", "y"),by = x ]

(8)分组计数

DT[, c := .N, by = x]

(9) 为特定的单元格赋值

将DT第五行的"y", "v"两列的值替换第二行"y", "v"的值
DT[2, c("y", "v") := as.list(DT[5, c(y, v)])]
直接修改第一行x列的单元格值为MMM
DT[1,x := "MMM"]

(10) 数据框链接

内联接,nomatch=0表示不返回不匹配的行,nomatch=NA表示以NA返回不匹配的值
DT[X, on= .("x","y") , nomatch=0]

(11) 内容搜索返回行号，设置参数which =NA

DT["a",on = .(x), which = TRUE ] #在x列匹配值为"a"的记录的行号

官方文档：extension://bfdogplmndidlpjfhoijckpakkdjkkil/pdf/viewer.html?file=file%3A%2F%2F%2FC%3A%2FUsers%2F13321%2FAppData%2FLocal%2FTemp%2FMicrosoftEdgeDownloads%2F7298ded2-e89a-4543-a6e5-0afd0e7e87e3%2Fdatatable.pdf
Rdatatable/data.table: R's data.table package extends data.frame: (github.com)
R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲-汗血宝马 (caotama.com)