00.初めての医療統計rとezr:22.data.tableとdata.frame

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@@ 行 5: / 行 5: @@
 data.tableパッケージは、tidyrパッケージとは異なる。
+データそのものである<wrap hi>data.tableオブジェクト</wrap>は、<wrap hi>tidyrオブジェクト</wrap>とは<wrap hi>異なる</wrap>。
+しかし、data.tableオブジェクトも、tidyrパッケージの関数で処理できる。（個人的に、最初data.tableのコードを見たときに、data.tableパッケージはtidyrパッケージの一部だと勘違いしていて、混乱しました。）
 tidyrと比べて、data.tableパッケージのメリットは、
   -fread()関数が使用できて、読み込みが速い
-  -''%%:-%%''や、''%%dt[,.]%%''
+  -''%%:-%%''や、''%%dt[, z:=v*2]%%''を使用することができるので、列の追加・削除・要素の変更が容易になる
 http://kohske.github.io/ESTRELA/201410/index.html
@@ 行 33: / 行 35: @@
 df <- read_csv("book1.csv")
+# df は、data.frameオブジェクト
 </code>
+http://bcl.sci.yamaguchi-u.ac.jp/~jun/notebook/r/tidyverse/tibble/
+tibbles
 <code>
@@ 行 40: / 行 46: @@
 dt <- fread("book1.csv")
+# dt は、data.tableオブジェクト
 </code>
+http://ranalysis.blog.fc2.com/blog-entry-62.html
+Rで行列の大きさについて調べる＆変換する。dim
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00.初めての医療統計rとezr/22.data.tableとdata.frame.1623888408.txt.gz · 最終更新: 2021/06/17 by adash333