Desde hace un tiempo, R está ganando terreno como el lenguaje de programación estadístico más popular. Si bien el lenguaje base de R es bastante amigable, existen mejoras y extensiones que lo hacen aún más útil y poderoso.
Una de estas mejoras es la biblioteca «data.table», que se centra en la manipulación de datos en R. En esta breve introducción, veremos cómo funciona data.table en comparación con data.frame, el formato de datos base de R.
1. data.table vs. data.frame en R
Los data.frame son estructuras de datos tabulares que se pueden manipular en R. data.table es un paquete de R que proporciona una forma más eficiente de manipular data.frame.
2. ventajas de data.table frente a data.frame
– data.table es más rápido para manipular grandes conjuntos de datos.
– data.table permite la indexación por varias columnas, lo que facilita la búsqueda de datos.
– data.table ofrece una sintaxis más sencilla y compacta para manipular data.frame.
Data.table vs data.frame: ¿Cuál es la mejor opción para trabajar con datos en R?
R es un lenguaje de programación y entorno de desarrollo integrado para análisis estadístico, visualización de datos y computación. Según la organización de soporte técnico de R, The R Foundation, R es un «lenguaje y entorno de computación para análisis estadístico y gráficos».1 R se distribuye bajo una licencia de código libre,2 lo que permite el libre uso del código fuente,3 así como el de sus paquetes complementarios.4
R se desarrolló a finales de los años 1980s5 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, dos estudiantes de la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda) que buscaban crear un «sistema estadístico más potente y fácil de usar que el S».6 En 1992, R fue puesto a disposición del público en forma de código fuente a través de la lista de correo comp.lang.statistics, y en 1995 se convirtió en un proyecto GNU. A partir de ahí, R evolucionó rápidamente,7 y hoy en día se considera un lenguaje de programación maduro y robusto.
R se usa en una amplia gama de áreas, desde el análisis financiero y la economía hasta la biología evolutiva y la medicina. Según The R Journal,8 «R es el lenguaje de programación y entorno de computación estadística más popular entre los científicos de datos». Esto se debe en parte a su gran cantidad de paquetes de software, que cubren una amplia gama de tareas estadísticas y computacionales, así como a su amplia base de usuarios y su comunidad activa de desarrolladores.
Desde el punto de vista del usuario, R se caracteriza por su flexibilidad y versatilidad. R puede usarse como un lenguaje de scripting para automatizar tareas de análisis de datos, o como un lenguaje de programación para desarrollar nuevos métodos estadísticos o computacionales. R también se puede utilizar como un entorno interactivo para el exploratorio análisis de datos, lo que permite a los usuarios experimentar y aprender de forma rápida y eficiente.
R se ejecuta en una amplia variedad de plataformas, incluyendo Windows, macOS, Linux y UNIX. R también se puede ejecutar en dispositivos móviles, como teléfonos inteligentes y tabletas, a través de paquetes como R for Android9 y R for iOS.10
R viene con una amplia variedad de funciones incorporadas para el análisis de datos, la visualización de datos y la computación. R también viene con una amplia cantidad de paquetes de software de código abierto, que cubren una amplia gama de tareas estadísticas y computacionales.
Los paquetes de R son creados por una comunidad activa de desarrolladores de código abierto, y muchos de ellos son publicados en el CRAN,11 el repositorio de paquetes de R. El CRAN es un repositorio de paquetes de código abierto que contiene más de 10.000 paquetes de R,12 lo que lo convierte en uno de los repositorios de paquetes de código abierto más grandes y más ricos en funciones.
R también se puede usar como un lenguaje de programación para desarrollar nuevos métodos estadísticos o computacionales. R tiene una amplia gama de funciones incorporadas para el análisis de datos, la visualización de datos y la computación, así como una amplia cantidad de paquetes de software de código abierto que cubren una amplia gama de tareas estadísticas y computacionales.
Cargando un data.table desde un archivo
Cargando un data.table desde un archivo
Existen varias maneras de cargar un data.table desde un archivo. La forma más común es utilizar la función read.table. Otra forma es utilizar la función fread.
La función read.table es más lenta que fread, pero permite especificar más opciones de lectura.
La función fread es más rápida, pero no permite especificar tantas opciones de lectura.
Por ejemplo, para leer un archivo CSV utilizando read.table, se puede especificar el separador de campos mediante la opción sep:
> data <- read.table("archivo.csv", sep=",") Para leer el mismo archivo CSV utilizando fread, se puede especificar el separador de campos mediante la opción sep: > data <- fread("archivo.csv", sep=",") En ambos casos, el resultado será un data.table con los datos del archivo CSV.
Operaciones en data.frame vs data.table en R: ¿Qué principales diferencias existen?
Aunque data.frame y data.table son objetos muy similares en R, existen algunas diferencias importantes que conviene conocer. En general, data.table se considera más rápido y eficiente que data.frame, debido a que utiliza una representación más compacta de la data y permite un acceso más rápido a los datos.
Otra diferencia importante entre data.frame y data.table es que data.table permite el uso de la notación de corchetes [ ] para seleccionar y filtrar los datos, mientras que data.frame no lo permite. Esto puede hacer que el código sea más conciso y legible.
En general, se recomienda usar data.table en lugar de data.frame para trabajar con grandes conjuntos de datos, ya que es más rápido y eficiente.
Al comparar data.table vs data.frame en R, data.table se encuentra en desventaja en términos de rendimiento y memoria. Sin embargo, data.table ofrece una mayor flexibilidad y facilidad de uso. En general, se recomienda usar data.frame cuando el conjunto de datos es pequeño y data.table cuando el conjunto de datos es grande.
data.table is a package is an extension of data.frame. It offers improved performance in several areas:
– subsetting data is faster
– working with large data sets is faster
– joining data sets is faster
In addition, data.table offers a number of features that are not available in data.frame, such as:
– the ability to update multiple columns at once
– the ability to update by reference
– support for operations on «virtual» columns
– an efficient way to create new columns by reference
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
