Tag: data.table

แนะนำ dtplyr: package เชื่อม dplyr และ data.table เพื่อการทำ data wrangling กับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ง่ายและรวดเร็ว — ตัวอย่างจาก mtcars dataset
ในบทความนี้ เรามาความรู้จักกับ package ในภาษา R ที่เรียกว่า dtplyr กัน
🏎️ dtplyr คืออะไร?

dtplyr เป็น package ที่เชื่อม 2 libraries ยอดนิยมสำหรับ data wrangling เข้าด้วยกัน ได้แก่:

.

Library #1. dplyr ซี่งมี verb-based syntax ที่ใช้งานง่าย

เช่น จาก mtcars dataset เลือกรถเกียร์ manual (am == 1) ที่มี miles/gallon (mpg) ตั้งแต่ 20 ขึ้นไป โดยเรียงจากมากไปน้อย:
```
# dplyr
mtcars |>
  filter(am == 1 & mpg >= 20) |>
  select(model, mpg) |>
  arrange(desc(mpg))
```
Note: mtcars ถูกปรับให้มี column ชื่อ model (ดู code ในการเพิ่ม column ได้ใน GitHub)

.

Library #2. data.table ซึ่งมี syntax ที่เข้าใจยากกว่า:
```
# data.table
mtcars_dt[am == 1 & mpg >= 20, .(model, mpg)][order(-mpg)]
```
Note: mtcars_dt เป็น dataset ที่ถูกเปลี่ยนจาก data.frame เป็น data.table object เพื่อใช้งานกับ data.table

แต่มีจุดเด่น คือ ประมวลผลได้เร็ว เหมาะกับการทำงานกับ data ขนาดใหญ่

.

dtplyr เชื่อม dplyr เข้ากับ data.table โดยการแปล dplyr syntax ให้เป็น data.table syntax ทำให้เราทำงานได้ง่ายและรวดเร็ว

🧑‍💻 วิธีใช้ dytplyr

เราสามารถใช้ dtplyr ได้ใน 3 ขั้นตอนง่าย ๆ:
1. Install and load dtplyr
2. Create a lazy data.table
3. Execute the syntax
.

1️⃣ ขั้นที่ 1. Install & Load dtplyr

ในการใช้งาน dtplyr เราต้องเรียกใช้ dplyr ด้วยเสมอ

ดังนั้น ในการติดตั้ง เราต้องติดตั้งทั้ง dtplyr และ dplyr:
```
# Install
install.packages("dplyr")
install.packages("dtplyr")
```
เมื่อติดตั้งแล้ว ให้เราเรียกใช้งาน dtplyr และ dplyr ทุกครั้งที่เริ่ม session ในการทำงาน:
```
# Load
library(dplyr)
library(dtplyr)
```
Note: คู่มือการใช้ dtplyr แนะนำให้โหลด data.table ด้วย เพื่อใช้ functions ของ data.table ในการทำงาน

.

2️⃣ ขั้นที่ 2. Create a Lazy data.table

หลังเรียกใช้งาน dtplyr ให้เราสร้าง dataset ที่เป็น lazy data.table object ขึ้นมา เพื่อช่วยให้ dtplyr เปลี่ยนคำสั่งของ dplyr เป็นคำสั่งของ data.table ได้:
```
# Convert mtcars dataset into lazy data.table object
mtcars_ldt <- lazy_dt(mtcars)
```
.

3️⃣ ขั้นที่ 3. Execute the Syntax

ในขั้นสุดท้าย เราสามารถเริ่มทำงานโดยใช้ syntax ของ dplyr ได้เลย:
```
# Execute the syntax
mtcars_ldt |>
  filter(am == 1 & mpg >= 20) |>
  select(model, mpg) |>
  arrange(desc(mpg)) |>
  as.data.table()
```
ผลลัพธ์:
```
             model   mpg
            <char> <num>
 1: Toyota Corolla  33.9
 2:       Fiat 128  32.4
 3:    Honda Civic  30.4
 4:   Lotus Europa  30.4
 5:      Fiat X1-9  27.3
 6:  Porsche 914-2  26.0
 7:     Datsun 710  22.8
 8:     Volvo 142E  21.4
 9:      Mazda RX4  21.0
10:  Mazda RX4 Wag  21.0
```
จะสังเกตว่า ใน code บรรทัดสุดท้าย เราเพิ่ม as.data.table() เข้ามาเพื่อบอกให้ dtplyr รู้ว่า เราเขียน syntax เสร็จแล้ว และพร้อมให้แปลงให้เป็น data.table syntax

ทั้งนี้ ถ้าเราเขียนโดยไม่มี as.data.table():
```
# Execute the syntax, without as.data.table()
mtcars_ldt |>
  filter(am == 1 & mpg >= 20) |>
  select(model, mpg) |>
  arrange(desc(mpg))
```
เราจะได้ผลลัพธ์ที่เป็นแค่ preview ที่ไม่สามารถนำไปใช้งานต่อได้:
```
  model            mpg
  <chr>          <dbl>
1 Toyota Corolla  33.9
2 Fiat 128        32.4
3 Honda Civic     30.4
4 Lotus Europa    30.4
5 Fiat X1-9       27.3
6 Porsche 914-2   26  
# ℹ 4 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
```
ดังนั้น ถ้าเราต้องการผลลัพธ์ทั้งหมด เราต้องใช้ as.data.table() ในการรันคำสั่งทุกครั้ง

Note: เราสามารถใช้คำสั่งอื่น ๆ แทน as.data.table() ได้ โดยจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันไปดังนี้:

Function ผลลัพธ์ที่ส่งกลับมา
as.data.table() data.table
as.data.frame() data.frame
as.tibble() tibble
collect() tibble
pull() Single column

😺 GitHub

ดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References
✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:
- Correlation
- t-tests
- ANOVA
- Reliability
- Factor analysis
🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists
Share this:
X
Facebook
Like Loading…
2025-03-06

Function	ผลลัพธ์ที่ส่งกลับมา
`as.data.table()`	`data.table`
`as.data.frame()`	`data.frame`
`as.tibble()`	`tibble`
`collect()`	`tibble`
`pull()`	Single column

data.table: แนะนำ 3 ส่วนวิธีใช้งาน package ทรงพลัง เพื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ในภาษา R แบบครบ — ตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลเที่ยวบินจาก flights dataset

R ได้ชื่อว่าเป็น “statistical programming language” เพราะออกแบบมาเพื่อทำงานกับ data โดยเฉพาะ

ภาษา R มี packages มากมายที่รองรับการทำงานกับ data ในรูปแบบตาราง (tabular data) หรือ data frame อย่างตัวอย่างในภาพ:

หนึ่งใน packages ที่ได้รับความนิยมในการทำงานกับ data frame โดยเฉพาะงาน data science ได้แก่ data.table

data.table เป็น package สำหรับ data manipulation ที่มีจุดเด่น 3 อย่าง คือ:

ใช้งานง่าย (แม้จะมีการเขียนที่แตกต่างจาก functions ทั่วไป แต่มี syntax ที่ตายตัว)
ประมวลผลเร็วและประหยัด resource เพราะ data.table optimises code ที่เราเขียน
รองรับการทำงานกับ data ขนาดใหญ่ (เช่น data ที่ใช้ RAM ขนาด 10 ถึง 100 GB ในการประมวลผล)

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีการใช้งาน data.table แบบครบจบใน 3 ส่วนกัน:

การใช้งาน data.table เบื้องต้น (syntax และ arguments)
การใช้งาน data.table ขั้นสูง (combining และ chaining)
Special symbols ใน data.table

ถ้าพร้อมแล้ว มาเริ่มกันเลย

🏁 Get Started With data.table

ในการเริ่มต้นใช้งาน data.table เราจะต้องทำ 2 อย่าง ได้แก่:

ติดตั้ง data.table (ทำครั้งแรกครั้งเดียว)
โหลด data.table (ทำทุกครั้งที่เริ่ม session ใหม่)

# Install data.table
install.packages("data.table")

# Load data.table
library(data.table)

เมื่อทำทั้ง 2 อย่างนี้แล้ว เราก็พร้อมที่จะใช้งาน data.table กันแล้ว

✈️ Example Dataset: flights

1️⃣ Intro to flights

ในบทความนี้ เราจะมาดูตัวอย่างการใช้ data.table กับ flights ซึ่งมีข้อมูลเที่ยวบินที่ออกจาก New York City ในปี ค.ศ. 2014 เช่น:

วันที่
สนามบินต้นทางและปลายทาง
ระยะเวลาที่เที่ยวบิน delay
ระยะเวลาบิน
ระยะทาง

Note: ดูรายละเอียดทั้งหมดของ dataset ได้ที่ GitHub

2️⃣ Get flights

เราสามารถเริ่มใช้งาน flights ใน 2 ขั้นตอน:

ขั้นที่ 1. Download ไฟล์จาก link โดยไฟล์ที่ได้จะเป็น CSV (comma-separated values):

ขั้นที่ 2. Import ข้อมูลเข้าใน R ด้วย fread() (”fast read”) ซึ่งเป็น function สำหรับโหลดข้อมูลของ data.table:

# Import the dataset
flights <- fread("flights14.csv")

เราสามารถดูตัวอย่างข้อมูลได้ด้วย head():

# Preview the dataset
head(flights)

ผลลัพธ์:

    year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
   <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9
2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11
3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
4:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
5:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
6:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18

✍️ Syntax: DT[i, j, by]

การใช้งาน data.table ประกอบด้วย 4 ส่วน ดังนี้:

DT[i, j, by]

DT คือ dataset ที่เราต้องการใช้งาน
i ใช้ทำงานกับ rows
j ใช้ทำงานกับ columns
by ใช้จับกลุ่มข้อมูล

เราไปดูรายละเอียดการใช้งาน i, j, และ by กัน

🍦 1st Argument: i

เราสามารถใช้งาน i ได้ 3 อย่าง:

Select rows: เลือก rows ที่ต้องการ
Filter: กรองข้อมูล
Sort: จัดลำดับข้อมูล

1️⃣ Select Rows

เราสามารถใช้ i เพื่อเลือก rows ได้ 3 แบบ:

เลือก 1 row
เลือกหลาย rows
คัด rows ที่ไม่ต้องการออก

แบบที่ #1. เลือก 1 row

เช่น เลือก row ที่ 5 จาก flights:

# Select a row
flights[5]

ผลลัพธ์:

    year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
   <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
1:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13

แบบที่ #2 – เลือกหลาย rows

ซึ่งเราทำได้โดยการใช้ vector เช่น เลือก rows 1 ถึง 10:

# Select a range of rows
flights[1:10]

ผลลัพธ์:

     year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
    <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
 1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9
 2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11
 3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
 4:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
 5:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
 6:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18
 7:  2014     1     1        -2       -18      AA    JFK    LAX      338     2475    21
 8:  2014     1     1        -3       -14      AA    JFK    LAX      356     2475    15
 9:  2014     1     1        -1       -17      AA    JFK    MIA      161     1089    15
10:  2014     1     1        -2       -14      AA    JFK    SEA      349     2422    18

หรือเลือก rows 1, 3, 5, 7, และ 9:

# Select multiple rows at interval
flights[c(1, 3, 5, 7, 9)]

ผลลัพธ์:

    year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
   <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9
2:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
3:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
4:  2014     1     1        -2       -18      AA    JFK    LAX      338     2475    21
5:  2014     1     1        -1       -17      AA    JFK    MIA      161     1089    15

แบบที่ #3 – คัด rows ที่ไม่ต้องการออก

ซึ่งเราสามารถทำได้ 2 แบบ คือ:

ใช้ -
ใช้ !

เช่น คัด row ที่ 1 ออก โดยใช้ -:

# Deselect a row
flights[-1]

หรือใช้ !:

# Deselect a row
flights[!1]

โดยทั้งสองแบบจะให้ผลลัพธ์แบบเดียวกัน แบบนี้:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11
     2:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
     3:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
     4:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
     5:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18
    ---                                                                                    
253311:  2014    10    31         1       -30      UA    LGA    IAH      201     1416    14
253312:  2014    10    31        -5       -14      UA    EWR    IAH      189     1400     8
253313:  2014    10    31        -8        16      MQ    LGA    RDU       83      431    11
253314:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
253315:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

2️⃣ Filter

นอกจากการเลือก rows เรายังสามารถใช้ i เพื่อกรอง data ได้ 3 แบบ:

กรองโดยใช้ 1 เงื่อนไข
กรองโดยใช้หลายเงื่อนไข
กรองโดยใช้ helpers

แบบที่ #1 – กรองข้อมูลโดยใช้ 1 เงื่อนไข

เช่น กรอง rows ที่มีระยะทางบิน 500 miles ขึ้นไป:

# Filter with 1 condition
flights[distance >= 500]

ผลลัพธ์:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9
     2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11
     3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
     4:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
     5:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
    ---                                                                                    
198323:  2014    10    31        18       -14      UA    EWR    LAS      291     2227    16
198324:  2014    10    31         1       -30      UA    LGA    IAH      201     1416    14
198325:  2014    10    31        -5       -14      UA    EWR    IAH      189     1400     8
198326:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
198327:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

แบบที่ #2 – กรองข้อมูลด้วยหลายเงื่อนไข

เราสามารถเพิ่มเงื่อนไขการกรองได้ด้วย logical operators:

Operator	Meaning
`&`	AND
`\|`	OR
`!`	NOT

เช่น กรอง rows ที่:

มีระยะทางบิน 500 miles ขึ้นไป และ
ออกจากสนามบิน LaGuardia (LGA):

# Filter with multiple conditions
flights[distance >= 500 & origin == "LGA"]

ผลลัพธ์:

        year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
       <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
    1:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
    2:  2014     1     1        -7        -6      AA    LGA    ORD      142      733     5
    3:  2014     1     1        -7         0      AA    LGA    ORD      143      733     6
    4:  2014     1     1        -8       -17      AA    LGA    ORD      139      733     6
    5:  2014     1     1        -2        15      AA    LGA    ORD      145      733     7
   ---                                                                                    
63251:  2014    10    31        14       -17      UA    LGA    IAH      200     1416    17
63252:  2014    10    31        24        -5      UA    LGA    IAH      198     1416     6
63253:  2014    10    31         1       -30      UA    LGA    IAH      201     1416    14
63254:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
63255:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

แบบที่ #3 – กรองโดยใช้ helpers

เราสามารถกรองข้อมูลโดยใช้ helpers หรือ operators พิเศษ 3 อย่างนี้:

Helper	For	Syntax
`%between%`	กรองข้อมูลตาม range	`col %between% range`
`%like%`	กรองข้อมูลตาม text pattern	`col %like% pattern`
`%chin%`	กรองข้อมูลอยู่ใน set ที่กำหนด	`col %chin% set`

ตัวอย่าง:

ใช้ %between% เพื่อกรองข้อมูลที่มีระยะทางบินระหว่าง 500 ถึง 1,000 miles:

# Filter using %between%
flights[distance %between% c(500, 1000)]

ผลลัพธ์:

        year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
       <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
    1:  2014     1     1        18        69      AA    JFK    ORD      155      740    17
    2:  2014     1     1        -7        -6      AA    LGA    ORD      142      733     5
    3:  2014     1     1        -7         0      AA    LGA    ORD      143      733     6
    4:  2014     1     1        -8       -17      AA    LGA    ORD      139      733     6
    5:  2014     1     1        -2        15      AA    LGA    ORD      145      733     7
   ---                                                                                    
79754:  2014    10    31        10        -5      UA    EWR    ORD      110      719     6
79755:  2014    10    31         5         2      UA    EWR    ORD      132      719    10
79756:  2014    10    31       427       393      UA    EWR    ORD      100      719    21
79757:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
79758:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

Note: code นี้ให้ผลลัพธ์เดียวกับการเขียน flights[distance >= 500 & distance <= 1000] แต่การใช้ %between% ทำให้ code สั้นและอ่านง่ายกว่า

ใช้ %like% เพื่อกรองข้อมูลที่สนามบินปลายทางขึ้นต้นด้วย “A” เช่น “ABQ”, “ACK”, “AGS”:

# Filter using %like%
flights[dest %like% "^A"]

ผลลัพธ์:

        year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
       <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
    1:  2014     1     1        -1         1      AA    JFK    AUS      232     1521    17
    2:  2014     1     1        -5        16      B6    JFK    AUS      247     1521    20
    3:  2014     1     1        21        21      B6    JFK    AUS      237     1521     9
    4:  2014     1     1        10         4      B6    JFK    ABQ      280     1826    20
    5:  2014     1     1        10        10      DL    LGA    ATL      126      762    18
   ---                                                                                    
15630:  2014    10    31        50        43      UA    EWR    ATL      113      746    15
15631:  2014    10    31        -5       -38      UA    EWR    ATL      111      746     5
15632:  2014    10    31        -5        -2      UA    EWR    AUS      211     1504    15
15633:  2014    10    31        -9       -15      UA    EWR    ATL      119      746    11
15634:  2014    10    31        11       -10      UA    EWR    ATL      109      746     8

ใช้ %chin% เพื่อกรองข้อมูลที่สนามบินปลายทาง คือ ATL, LAX, หรือ ORD:

# Filter using %chin%
flights[dest %chin% c("ATL", "LAX", "ORD")]

ผลลัพธ์:

        year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
       <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
    1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9
    2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11
    3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19
    4:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13
    5:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18
   ---                                                                                    
38827:  2014    10    31        10        -5      UA    EWR    ORD      110      719     6
38828:  2014    10    31         3       -32      UA    EWR    LAX      320     2454    20
38829:  2014    10    31         5         2      UA    EWR    ORD      132      719    10
38830:  2014    10    31       427       393      UA    EWR    ORD      100      719    21
38831:  2014    10    31        10       -27      UA    EWR    LAX      326     2454    10

3️⃣ Sort

สุดท้าย เราสามารถใช้ i เพื่อเรียงลำดับข้อมูลได้ 3 แบบ:

Sort ascending (A—Z)
Sort descending (Z—A)
Sort by multiple columns

แบบที่ #1 – Sort ascending

เช่น จัดเรียงตามชื่อสนามบินต้นทาง จาก A—Z:

# Sort ascending
flights[order(origin)]

ผลลัพธ์:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18
     2:  2014     1     1        -5       -17      AA    EWR    MIA      161     1085    16
     3:  2014     1     1       191       185      AA    EWR    DFW      214     1372    16
     4:  2014     1     1        -1        -2      AA    EWR    DFW      214     1372    14
     5:  2014     1     1        -3       -10      AA    EWR    MIA      154     1085     6
    ---                                                                                    
253312:  2014    10    31        24        -5      UA    LGA    IAH      198     1416     6
253313:  2014    10    31         1       -30      UA    LGA    IAH      201     1416    14
253314:  2014    10    31        -8        16      MQ    LGA    RDU       83      431    11
253315:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
253316:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

แบบที่ #2 – Sorting descending

เราเรียงข้อมูลแบบ descending (Z—A) ได้ 2 วิธี:

ใช้ decreasing = TRUE
ใช้ -

เช่น จัดเรียงตามชื่อสนามบินต้นทาง จาก Z-A โดยใช้ decreasing = TRUE:

# Sort descending with decreasing = TRUE
flights[order(origin, decreasing = TRUE)]

หรือโดยใช้ -:

# Sort descending with -
flights[order(-origin)]

เราจะได้ผลลัพธ์แบบเดียวกัน:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7
     2:  2014     1     1        -7        -6      AA    LGA    ORD      142      733     5
     3:  2014     1     1        -7         0      AA    LGA    ORD      143      733     6
     4:  2014     1     1        -8       -17      AA    LGA    ORD      139      733     6
     5:  2014     1     1        -2        15      AA    LGA    ORD      145      733     7
    ---                                                                                    
253312:  2014    10    31        41        19      UA    EWR    SFO      344     2565    12
253313:  2014    10    31       427       393      UA    EWR    ORD      100      719    21
253314:  2014    10    31        10       -27      UA    EWR    LAX      326     2454    10
253315:  2014    10    31        18       -14      UA    EWR    LAS      291     2227    16
253316:  2014    10    31        -5       -14      UA    EWR    IAH      189     1400     8

แบบที่ #3 – Sort by multiple columns

เช่น จัดเรียงตามชื่อสนามบินต้นทางและปลายทาง ตามลำดับ:

# Sort by multiple columns
flights[order(origin, dest)]

ผลลัพธ์:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     2        -2       -25      EV    EWR    ALB       30      143     7
     2:  2014     1     3        88        79      EV    EWR    ALB       29      143    23
     3:  2014     1     4       220       211      EV    EWR    ALB       32      143    15
     4:  2014     1     4        35        19      EV    EWR    ALB       32      143     7
     5:  2014     1     5        47        42      EV    EWR    ALB       26      143     8
    ---                                                                                    
253312:  2014    10    29         0         9      MQ    LGA    XNA      174     1147     6
253313:  2014    10    29        -5       -16      MQ    LGA    XNA      162     1147    14
253314:  2014    10    30        -4       -23      MQ    LGA    XNA      154     1147     6
253315:  2014    10    30        -7       -11      MQ    LGA    XNA      157     1147    14
253316:  2014    10    31        -5       -11      MQ    LGA    XNA      165     1147     6

🧮 2nd Argument: j

เราสามารถใช้ j เพื่อทำงานได้ 3 อย่าง ได้แก่:

Select columns: เลือก columns ที่ต้องการ
Compute: วิเคราะห์ข้อมูล
Create columns: สร้าง columns ใหม่

1️⃣ Select Columns

เราสามารถใช้ j เพื่อเลือก columns ได้ 3 แบบ:

เลือก 1 column
เลือกหลาย columns
คัด columns ที่ไม่ต้องการออก

แบบที่ #1 – เลือก 1 column

เช่น เลือก column สนามบินต้นทาง:

# Select a column
flights[, "origin"]

ผลลัพธ์:

        origin
        <char>
     1:    JFK
     2:    JFK
     3:    JFK
     4:    LGA
     5:    JFK
    ---       
253312:    LGA
253313:    EWR
253314:    LGA
253315:    LGA
253316:    LGA

Note: เราสามารถใช้ตำแหน่ง (1, 2, 3, …) แทนชื่อ columns ("origin") ได้ แต่ไม่เป็นที่นิยม เพราะ columns อาจขยับตำแหน่งได้ และทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไปได้

แบบที่ #2 – เลือกหลาย columns

เราใช้ j เพื่อเลือกหลาย columns ได้ 3 วิธี:

Vector
List หรือ .()
..

เช่น เลือก 3 columns คือ:

สนามบินต้นทาง
สนามบินปลายทาง
ระยะเวลาบิน

โดยใช้ vector:

# Select multiple columns with a vector
flights[, c("origin", "dest", "air_time")]

ผลลัพธ์:

        origin   dest air_time
        <char> <char>    <int>
     1:    JFK    LAX      359
     2:    JFK    LAX      363
     3:    JFK    LAX      351
     4:    LGA    PBI      157
     5:    JFK    LAX      350
    ---                       
253312:    LGA    IAH      201
253313:    EWR    IAH      189
253314:    LGA    RDU       83
253315:    LGA    DTW       75
253316:    LGA    SDF      110

โดยใช้ list:

# Select multiple columns with a list
flights[, list(origin, dest, air_time)]

หรือใช้ .() ซึ่งเป็น shorthand สำหรับ list:

# Select multiple columns using .()
flights[, .(origin, dest, air_time)]

ผลลัพธ์:

        origin   dest air_time
        <char> <char>    <int>
     1:    JFK    LAX      359
     2:    JFK    LAX      363
     3:    JFK    LAX      351
     4:    LGA    PBI      157
     5:    JFK    LAX      350
    ---                       
253312:    LGA    IAH      201
253313:    EWR    IAH      189
253314:    LGA    RDU       83
253315:    LGA    DTW       75
253316:    LGA    SDF      110

โดยใช้ .. ซึ่งเรามักใช้วิธีนี้เมื่อต้องการเลือก columns แบบ dynamic:

# Select multiple columns using ..

## Create a vector of column names
cols <- c("origin", "dest", "air_time")

## Select using ..
flights[, ..cols]

ผลลัพธ์:

        origin   dest air_time
        <char> <char>    <int>
     1:    JFK    LAX      359
     2:    JFK    LAX      363
     3:    JFK    LAX      351
     4:    LGA    PBI      157
     5:    JFK    LAX      350
    ---                       
253312:    LGA    IAH      201
253313:    EWR    IAH      189
253314:    LGA    RDU       83
253315:    LGA    DTW       75
253316:    LGA    SDF      110

Note: ความแตกต่างระหว่าง vector และ list หรือ .() และ .. คือ:

vector ให้ผลลัพธ์ที่เป็น vector
List หรือ .() และ .. ให้ผลลัพธ์เป็น data.table (data frame ของ data.table)

แบบที่ #3 – คัด columns ที่ไม่ต้องการออก

เราสามารถคัด columns ที่ไม่ต้องการออกได้ 2 วิธี:

ใช้ -
ใช้ !

เช่น เอาชื่อสายการบินออก โดยใช้ -:

# Deselect a column using -
flights[, -c("carrier")]

หรือใช้ !:

# Deselect a column using !
flights[, !c("carrier")]

ผลลัพธ์:

         year month   day dep_delay arr_delay origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1        14        13    JFK    LAX      359     2475     9
     2:  2014     1     1        -3        13    JFK    LAX      363     2475    11
     3:  2014     1     1         2         9    JFK    LAX      351     2475    19
     4:  2014     1     1        -8       -26    LGA    PBI      157     1035     7
     5:  2014     1     1         2         1    JFK    LAX      350     2475    13
    ---                                                                            
253312:  2014    10    31         1       -30    LGA    IAH      201     1416    14
253313:  2014    10    31        -5       -14    EWR    IAH      189     1400     8
253314:  2014    10    31        -8        16    LGA    RDU       83      431    11
253315:  2014    10    31        -4        15    LGA    DTW       75      502    11
253316:  2014    10    31        -5         1    LGA    SDF      110      659     8

2️⃣ Compute

นอกจากการเลือก columns เรายังสามารถใช้ j เพื่อวิเคราะห์หรือข้อมูล (summarise, aggregate) ได้

เช่น หาค่าเฉลี่ยของระยะเวลาบิน:

# Calculate mean
flights[, mean(air_time)]

ผลลัพธ์:

[1] 156.7228

หรือ หาค่าเฉลี่ย และ standard deviation (SD) ของระยะเวลาบิน:

# Calculate mean and SD
flights[, .(avg_air_time = mean(air_time),
            sd_air_time = sd(air_time))]

ผลลัพธ์:

   avg_air_time sd_air_time      n
          <num>       <num>  <int>
1:     156.7228    96.12978 253316

Note: เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ตั้งชื่อให้กับผลลัพธ์ได้ (avg_air_time, sd_air_time, n) แต่การตั้งชื่อจะช่วยให้เราอ่าน output ได้ง่ายขึ้น

3️⃣ Create Columns

สุดท้าย เราสามารถใช้ j สร้าง columns ใหม่ได้ร่วมกับ:

:= สำหรับสร้าง 1 column
`:=` สำหรับสร้างหลาย columns

เช่น สร้าง column ความเร็วในการบิน (ระยะทาง / เวลา) ด้วย :=:

# Creating 1 new column
flights[, speed := distance / (air_time / 60)]

ผลลัพธ์:

    year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour    speed
   <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>    <num>
1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9 413.6490
2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11 409.0909
3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19 423.0769
4:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7 395.5414
5:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13 424.2857
6:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18 434.3363

Note:

เราหาร air_time ด้วย 60 เพื่อแปลงหน่วยจากนาทีเป็นชั่วโมง และทำให้ผลลัพธ์ที่ได้เป็นหน่วย miles/hour
สังเกตว่า column ใหม่จะอยู่ท้ายสุดของ data.table

หรือ สร้าง 2 columns พร้อมกัน เช่น:

ความเร็วในการบิน (ระยะทาง / เวลา)
ระยะเวลาที่ delay โดยรวม (delay ขาออก + delay ขาเข้า)

ด้วย `:=`:

# Creating multiple new column
flights[, `:=`(speed = distance / (air_time / 60),
               total_delay = dep_delay + arr_delay)]

ผลลัพธ์:

    year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour    speed total_delay
   <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>    <num>       <int>
1:  2014     1     1        14        13      AA    JFK    LAX      359     2475     9 413.6490          27
2:  2014     1     1        -3        13      AA    JFK    LAX      363     2475    11 409.0909          10
3:  2014     1     1         2         9      AA    JFK    LAX      351     2475    19 423.0769          11
4:  2014     1     1        -8       -26      AA    LGA    PBI      157     1035     7 395.5414         -34
5:  2014     1     1         2         1      AA    JFK    LAX      350     2475    13 424.2857           3
6:  2014     1     1         4         0      AA    EWR    LAX      339     2454    18 434.3363           4

🤝 3rd Argument: by

เราใช้ by เพื่อจับกลุ่มข้อมูล ซึ่งมีประโยชน์มากเวลาที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเป็น ๆ กลุ่ม

เราสามารถใช้ by ได้ 2 แบบ:

จับกลุ่มด้วย 1 column
จับกลุ่มด้วยหลาย columns

แบบที่ #1 – จับกลุ่มด้วย 1 column

เช่น หาค่าเฉลี่ยของ delay ขาออก ตามชื่อสนามบินต้นทาง:

# Group by 1 column
flights[, mean(dep_delay), by = origin]

ผลลัพธ์:

   origin       V1
   <char>    <num>
1:    JFK 11.44617
2:    LGA 10.60500
3:    EWR 15.21248

แบบที่ #2 – จับกลุ่มด้วยหลาย columns

เราจับกลุ่มด้วยหลาย columns ได้ด้วย 2 วิธี คือ:

Vector
List หรือ .()

เช่น หาค่าเฉลี่ยของ delay ขาออก โดยจับกลุ่มตามชื่อสนามบินต้นทางและปลายทาง ตามลำดับ

วิธีที่ 1. ใช้ vector:

# Group by with a vector
flights[, mean(dep_delay), by = c("origin", "dest")]

ผลลัพธ์:

     origin   dest        V1
     <char> <char>     <num>
  1:    JFK    LAX  8.359718
  2:    LGA    PBI 10.168617
  3:    EWR    LAX 15.882631
  4:    JFK    MIA 10.008364
  5:    JFK    SEA 10.858953
 ---                        
217:    LGA    AVL -6.500000
218:    LGA    GSP  6.000000
219:    LGA    SBN  5.000000
220:    EWR    SBN -1.500000
221:    LGA    DAL -6.266667

วิธีที่ 2. ใช้ list:

# Group by with a list
flights[, mean(dep_delay), by = list(origin, dest)]

หรือใช้ .():

# Group by with .()
flights[, mean(dep_delay), by = .(origin, dest)]

ผลลัพธ์:

     origin   dest        V1
     <char> <char>     <num>
  1:    JFK    LAX  8.359718
  2:    LGA    PBI 10.168617
  3:    EWR    LAX 15.882631
  4:    JFK    MIA 10.008364
  5:    JFK    SEA 10.858953
 ---                        
217:    LGA    AVL -6.500000
218:    LGA    GSP  6.000000
219:    LGA    SBN  5.000000
220:    EWR    SBN -1.500000
221:    LGA    DAL -6.266667

Note: เช่นเดียวกับการเลือก columns …

ถ้าเราใช้ vector เราจะได้ผลลัพธ์เป็น vector
ถ้าใช้ list หรือ .() เราจะได้ data.table

🔗 Combining & Chaining

เราสามารถปลอดล็อกพลังที่แท้จริงของ data.table ได้ด้วย 2 วิธี:

Combining: ใช้ i, j, by ร่วมกัน เพื่อตอบโจทย์ที่ซับซ้อน
Chaining: เชื่อมต่อ data.table เข้าด้วยกัน

1️⃣ Combining

ยกตัวอย่างเช่น:

หาค่าเฉลี่ยของความเร็ว
เฉพาะเที่ยวบินที่มีระยะทางตั้งแต่ 500 miles ขึ้นไป
โดยจับกลุ่มตามชื่อสนามบินต้นทาง:

# Combining
flights[distance >= 500, 
        .(avg_speed = mean(distance / (air_time / 60))), 
        by = origin]

อธิบาย code:

distance >= 500 เลือกเฉพาะข้อมูลที่มีระยะทางตั้งแต่ 500 miles ขึ้นไป
.(avg_speed = mean(distance / (air_time / 60))) หาค่าเฉลี่ยของความเร็ว
by = origin] จับกลุ่มข้อมูลด้วยสนามบินต้นทาง

ผลลัพธ์:

   origin avg_speed
   <char>     <num>
1:    JFK  436.6284
2:    LGA  407.5462
3:    EWR  417.1765

2️⃣ Chaining

Chaining คือ การนำ code มาต่อกัน เพื่อส่ง output ต่อกันเป็นทอด ๆ:

DT[...][...][...]

เช่น ค้นหาสนามบินปลายทาง 5 อันดับแรกที่มีค่าเฉลี่ย delay ขาเข้ามากที่สุด ในเดือนสิงหาคม:

# Chaining
flights[month == 8,
        .(avg_arr_delay = mean(arr_delay)),
        by = dest][order(-avg_arr_delay)][1:5]

อธิบาย code:

month == 8 เลือกข้อมูลจากเดือนสิงหาคม
.(avg_arr_delay = mean(arr_delay)) คำนวณค่าเฉลี่ย delay ขาเข้า
by = dest จับกลุ่มตามสนามบินปลายทาง
[order(-avg_arr_delay)] จัดลำดับตามค่าเฉลี่ย delay ขาเข้า แบบ descending
[1:5] เลือกเฉพาะ 5 rows แรกมาแสดง

ผลลัพธ์:

     dest avg_arr_delay
   <char>         <num>
1:    LIT      37.06452
2:    DSM      22.85714
3:    CAK      19.60976
4:    TYS      19.44681
5:    TVC      19.00000

🍩 Special Symbols

เพื่อช่วยให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น data.table มี special symbols 3 ตัวที่เราสามารถเรียกใช้ในการทำงานได้:

.N
.SD
.SDcols

1️⃣ .N

.N เป็น special symbol ที่เก็บจำนวน rows ของ data.table เอาไว้ (เช่น 500)

เรามักใช้งาน .N ใน 2 กรณีหลัก ๆ ได้แก่:

เลือก rows
นับจำนวนข้อมูล

กรณีที่ 1. เลือก rows

เช่น เลือก row ที่ 500 จนถึง row สุดท้าย:

# Select rows with .N
flights[500:.N]

ผลลัพธ์:

         year month   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
        <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
     1:  2014     1     1        81        86      WN    EWR    HOU      222     1411    17
     2:  2014     1     1        -3        -4      WN    EWR    MDW      128      711     7
     3:  2014     1     1         0        22      WN    EWR    MDW      144      711    12
     4:  2014     1     1        88       190      WN    EWR    MDW      130      711    21
     5:  2014     1     1        45        63      WN    EWR    MDW      141      711    16
    ---                                                                                    
252813:  2014    10    31         1       -30      UA    LGA    IAH      201     1416    14
252814:  2014    10    31        -5       -14      UA    EWR    IAH      189     1400     8
252815:  2014    10    31        -8        16      MQ    LGA    RDU       83      431    11
252816:  2014    10    31        -4        15      MQ    LGA    DTW       75      502    11
252817:  2014    10    31        -5         1      MQ    LGA    SDF      110      659     8

กรณีที่ 2. นับจำนวนข้อมูล

เช่น นับจำนวนข้อมูลการบินตามสนามบินต้นทางแต่ละแห่ง:

# Compute with .N
flights[, .N, by = origin]

ผลลัพธ์:

   origin     N
   <char> <int>
1:    JFK 81483
2:    LGA 84433
3:    EWR 87400

2️⃣ .SD

.SD ย่อมาจาก “Subset of Data” ซึ่งหมายถึง ชุดข้อมูลย่อยที่เกิดจากการจับกลุ่มด้วย by

เรามักใช้ .SD ในการคำนวณคู่กับ lapply() function เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตามกลุ่ม

เช่น หาค่าสูงสุดของแต่ละ columns ในแต่ละเดือน:

# Compute with .SD
flights[,
        lapply(.SD, max, na.rm = TRUE),
        by = month]

ผลลัพธ์:

    month  year   day dep_delay arr_delay carrier origin   dest air_time distance  hour
    <int> <int> <int>     <int>     <int>  <char> <char> <char>    <int>    <int> <int>
 1:     1  2014    31       973       996      WN    LGA    XNA      688     4983    24
 2:     2  2014    28      1014      1007      WN    LGA    XNA      685     4983    24
 3:     3  2014    31       920       925      WN    LGA    XNA      706     4983    24
 4:     4  2014    30      1241      1223      WN    LGA    XNA      664     4983    24
 5:     5  2014    31       889       879      WN    LGA    XNA      650     4983    24
 6:     6  2014    30      1071      1073      WN    LGA    XNA      640     4983    24
 7:     7  2014    31      1087      1090      WN    LGA    XNA      638     4983    24
 8:     8  2014    31       978       964      WN    LGA    XNA      635     4983    24
 9:     9  2014    30      1056      1115      WN    LGA    XNA      635     4983    23
10:    10  2014    31      1498      1494      WN    LGA    XNA      662     4983    24

3️⃣ .SDcols

.SDcols เป็น special symbol ที่เก็บชื่อ columns ของ .SD เอาไว้

เรามักใช้ .SDcols คู่กับ .SD และ lapply() เพื่อวิเคราะห์เฉพาะ columns ที่ต้องการ

เช่น หาเวลา delay สูงสุดของขาเข้าและขาออกในแต่ละเดือน:

# Compute with .SDcols
flights[,
        lapply(.SD, max, na.rm = TRUE),
        by = month,
        .SDcols = c("arr_delay", "dep_delay")]

ผลลัพธ์:

    month arr_delay dep_delay
    <int>     <int>     <int>
 1:     1       996       973
 2:     2      1007      1014
 3:     3       925       920
 4:     4      1223      1241
 5:     5       879       889
 6:     6      1073      1071
 7:     7      1090      1087
 8:     8       964       978
 9:     9      1115      1056
10:    10      1494      1498

😎 Conclusion

ในบทความนี้ เราได้ไปดูวิธีใช้ data.table เพื่อทำทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่กัน

เราได้เห็นว่า data.table มีหลักการเขียนดังนี้:

DT[i, j, by]

และแต่ละ argument มีการใช้งานดังนี้:

Argument i:

Use Case	Example
Select rows	`flights[1:5]`
Filter	`flights[distance >= 500]`
Sort	`flights[order(origin)]`

Argument j:

Use Case	Example
Select columns	`flights[, .(origin, dest)]`
Compute	`flights[, mean(air_time)]`
Create columns	`flights[, speed := distance / (air_time / 60)]`

Argument by:

Use Case	Example
Group data	`flights[by = origin]`

Special symbols:

Symbol	Meaning
`.N`	จำนวน rows
`.SD`	Subset of Data
`.SDcols`	columns ใน Subset of Data

เราสามารถใช้ทุก arguments ร่วมกัน (combining) หรือเชื่อมต่อ data.table (chaining) เพื่อตอบโจทย์ที่ซับซ้อนได้

🎒 Learn More About data.table

😺 GitHub

ดู code ตัวอย่างทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📚 อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ data.table

📑 Cheat Sheets ในการใช้งาน data.table

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

Correlation
t-tests
ANOVA
Reliability
Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

2025-02-13

Tag: data.table

แนะนำ dtplyr: package เชื่อม dplyr และ data.table เพื่อการทำ data wrangling กับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ง่ายและรวดเร็ว — ตัวอย่างจาก mtcars dataset

🏎️ dtplyr คืออะไร?

🧑‍💻 วิธีใช้ dytplyr

1️⃣ ขั้นที่ 1. Install & Load dtplyr

2️⃣ ขั้นที่ 2. Create a Lazy data.table

3️⃣ ขั้นที่ 3. Execute the Syntax

😺 GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this:

🏁 Get Started With data.table

✈️ Example Dataset: flights

1️⃣ Intro to flights

2️⃣ Get flights

✍️ Syntax: DT[i, j, by]

🍦 1st Argument: i

1️⃣ Select Rows

2️⃣ Filter

3️⃣ Sort

🧮 2nd Argument: j

1️⃣ Select Columns

2️⃣ Compute

3️⃣ Create Columns

🤝 3rd Argument: by

🔗 Combining & Chaining

1️⃣ Combining

2️⃣ Chaining

🍩 Special Symbols

1️⃣ .N

2️⃣ .SD

3️⃣ .SDcols

😎 Conclusion

🎒 Learn More About data.table

😺 GitHub

📚 อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ data.table

📑 Cheat Sheets ในการใช้งาน data.table

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this: