data.tableの.Iと.Nを使いこなそう!グループごとのデータ処理を高速化する方法

data.tableの.Iと.Nって実は超便利!病院データで試したら感動した話

data.tableの.Iって、なんか便利そうで、実はちょっとクセあるんだよね。グループごとに何人分かデータが並んでて、たとえば入院患者の最初の記録だけほしい時とか、.I[1] で最初の行を取れるっぽい。逆に最後なら .I[.N] らしいけど、これも人数が七十人超えてくると一気にややこしくなる印象。患者IDとか入院番号みたいなカラムでまとめて、それでまた元データと突き合わせて…あれ?こうだったかな?まあ、とりあえず必要な列だけ抜き出すなら .SDcols を使う手もあるし。でも全部ちゃんとやろうと思ったら意外に面倒なことも多いから、何回か試してみないとはっきりしない感じかな。

参考元: https://www.johnmackintosh.net/blog/2024-02-03-more-dot-I/

日本語で伝える難しさ…dplyr派にもわかってほしいdata.tableの魅力

どうも、あの辺りで人が集まり出したのは、春がちょっと過ぎた頃だった気がする。理由ははっきりしないけど、近くの川沿いに細長い公園ができてかららしい。誰か言ってたけど、その場所には元々何もなかったわけじゃなくて、前は駐車場みたいな使われ方をしていたとか。今では週末になると七十人くらい集まることもあるようで、一時期よりずっと増えた感じ。犬を連れている人も見かけるし、小さい子供を遊ばせている家族もちらほら。でも平日の昼間はそんなに混んでないかな、とも思う。

日本語で伝える難しさ…dplyr派にもわかってほしいdata.tableの魅力

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Comments

  1. Guest 2025-09-05 Reply
    あ、これって超便利そう!グループ処理の速度、めっちゃ気になるんですけど、実際どのくらい速くなるんですかね?データサイズによって違いがでるとか。
  2. Guest 2025-08-21 Reply
    データサイエンスの仲間たち!R言語のグループ処理、めっちゃ効率化できるテクニック知りたくない?データ分析、もっと速くスマートにいけるよね。一緒に探求しましょう!
  3. Guest 2025-08-20 Reply
    うちの子、プログラミング勉強してるんだけど、こういうデータ処理の技術って将来めっちゃ役立つよね。効率的な分析って大事だから、ぜひ参考にしてみてほしいな。
  4. Guest 2025-06-25 Reply
    うーん、.Iと.Nって確かに便利そうだけど、実際のデータ処理でどこまで効果あるのかな?もう少し具体的な例とか、パフォーマンスの数値とか見てみたいっすね。
  5. Guest 2025-06-22 Reply
    あれ、この「.I」と「.N」って、子供のプログラミングの宿題みたいな感じ?うちの子、データ処理で苦労してるから、もしかして参考になるかな…
  6. Guest 2025-06-22 Reply
    先生、データ処理のセミナー資料、めっちゃ欲しいんですけど。Rの.I と .N、超気になってて。研究室のプロジェクトで活用できそうな気がして…
  7. Guest 2025-06-05 Reply
    えっ、データ処理って難しそう。うちの子が学んでるプログラミングの授業、こんな感じなの?パパ、ちょっと説明してくれない?