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有谁懂这个: example(data.table) ; dt.tbl> DT[X, on=.(y<=foo)]
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有谁懂这个: example(data.table) ; dt.tbl> DT[X, on=.(y<=foo)]# Programming - 葵花宝典
y*2
1
我刚到一个新公司就怀孕了,直到6个月肚子显出来,告诉了经理,2个managers3月份
就招了一个合同工,我是5月预产期,这个合同工招了几天后,来了一个新的总头,他
的级别在现在的managers 之上,公司的目标是上市,所以就聘了他,新的头领来了,把
以前的东西基本都改了,2个经理也开始忙活起来了,以前他们都挺清闲的,所以他们
也就让本来替我的合同工转成了正式工,本来我是跟他们要一起开会的,怀孕的最后一
个月,也就不叫我了,我当时也是觉得轻松了一些。怀孕回来,我们部门变化了好多,
那个当时接替我的人就正式接管我的工作了, 我当时的 工作本来就是2个人干的 ,我
回家生孩子这段时间,有一个实习生来帮这个本来是合同工的人, 而 当时我都是一个
人干所有的活,我回来后只干我原来工作的一部分,然后一个级别低的人要去做手术,
大概一个月,让我接替她的工作,她就train我,我回家生孩子之前,她对我很好,结
果我回来之后,她可能看到这个以前的合同工比我更讨老板欢喜,我的级别像是降了,
态度也变差了,前几天我还让着她,但发现公司的其他人也是背后说她很不好,我就直
接跟她我,你不是我老板,你不应该这样态度对我,然后她的态度也就变好了,她这个
就是这样贱。
再说那个跟我平级,接管我大部分工作的人,竟然有时也让我給他打下手,当时还都是
我教他的, 这个人50几岁,当然经验比我多,但其他的条件都不如我,都50几岁,还
不是manager级别,当时进公司老板给每个人都制定一个目标,我的目标变成了这个人
的目标,我现在主要是帮那个级别低的在她离开的时候,做她的事,老板也告诉我,等
我帮完这个人,从新做一些级别高的工作,虽然那个级别低的天天嚷嚷做不完,但经理
说那是她的工作,她不在的时候你做,她回来,你就不做了。说了一大堆,读懂的人能
否给个建议?我是否该换工作,跳出这个是非圈?该怎么改变现在的局面?谢谢
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l*o
2
这样的句子拔魔里很多,感觉作者真是个女的啊
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m*r
3
百思不得其解。 谁懂R,来给我讲讲 结果为什么是这样?
特别对行的顺序不理解: column V, 怎么是3,6,9,2,5,8....
我觉得应该是2,3,5,6,8,9,3,6,9
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H*k
4
congratulations first. I think you did well very. Overall you perhaps have
less work, perfect for an new mom. Don't see any need to change job. IMHO.

【在 y****2 的大作中提到】
: 我刚到一个新公司就怀孕了,直到6个月肚子显出来,告诉了经理,2个managers3月份
: 就招了一个合同工,我是5月预产期,这个合同工招了几天后,来了一个新的总头,他
: 的级别在现在的managers 之上,公司的目标是上市,所以就聘了他,新的头领来了,把
: 以前的东西基本都改了,2个经理也开始忙活起来了,以前他们都挺清闲的,所以他们
: 也就让本来替我的合同工转成了正式工,本来我是跟他们要一起开会的,怀孕的最后一
: 个月,也就不叫我了,我当时也是觉得轻松了一些。怀孕回来,我们部门变化了好多,
: 那个当时接替我的人就正式接管我的工作了, 我当时的 工作本来就是2个人干的 ,我
: 回家生孩子这段时间,有一个实习生来帮这个本来是合同工的人, 而 当时我都是一个
: 人干所有的活,我回来后只干我原来工作的一部分,然后一个级别低的人要去做手术,
: 大概一个月,让我接替她的工作,她就train我,我回家生孩子之前,她对我很好,结

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m*r
5
X = data.table(x=c("c","b"), v=8:7, foo=c(4,2))
DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
dt.tbl> DT[X, on=.(y>=foo)]
答案是:
x y v i.x i.v
1: b 4 3 c 8
2: a 4 6 c 8
3: c 4 9 c 8
4: b 2 2 b 7
5: a 2 5 b 7
6: c 2 8 b 7
7: b 2 3 b 7
8: a 2 6 b 7
9: c 2 9 b 7
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r*1
6
工作暂时没有收到威胁,只不过工作内容变了,如果想混日子的话就继续留着。没办法
,生小孩有时候就会失去一些工作上的机会,有得有失。
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d*c
7
不明白意图是什么,感觉定义不清楚。这种用法我很少用,要join就用merge。
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M*s
8
挺住,人间没有天堂
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e*o
9
感觉是倒退啊,符号化,往apl 发展?

【在 d******c 的大作中提到】
: 不明白意图是什么,感觉定义不清楚。这种用法我很少用,要join就用merge。
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h*e
10
你这种心态,换了工作也没用。
你生孩子是天经地义没错,但是你生孩子期间耽误工作老板同事对你有意见也没错。当
你说别的同事“贱”的时候,你有没有想过,他们也在背后说你“贱”呢?作为女人提
醒你一句,女人说男人贱可以,女人说女人贱,呵呵
每个女人生了孩子之后对自己的定位都不一样,有人就放弃工作了,有人还是把工作看
得很重。这个时候不是感情用事,你不能要求别人应该对你如何友善,你应该先搞清楚
自己的定位。如果你工作做得很好,大家会喜欢你,谁不喜欢一个给力的同事呢?可是
如果你心思全不在工作上,业务能力也下降,大家对你不感冒也是应该的,没有人喜欢
一个工作一般却要求别人捧着自己的大妈。
如果你的定位就是打打酱油,主要精力在家庭上,那就找个清闲的工作,或者无视别的
同事对你的态度。如果你的定位是家庭工作兼顾,依然要在事业上发展,那你就应该用
自己的职业素养征服别人,让老板欣赏你,让同事喜欢跟你合作。你能为别人做得多了
,别人自然会尊重你,回报你;反之,人家对你的态度就那样,你抱怨也没用。
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m*r
11
咳咳,这可是最牛逼的data.table package, 堪称R处理数据的最高成就了。 其文档开
篇就号称'可一口气处理100G数据小菜一碟'。

【在 e*******o 的大作中提到】
: 感觉是倒退啊,符号化,往apl 发展?
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C*d
12
体现你的个人能力也很重要。
我们公司有一个人招了一个合同工,结果1年后合同工转正了,再过一年后合同工比他
高了一级,他还要report给当时report给他的合同工。该合同工并不是什么皇亲国戚,
做的好全部门都能看见。
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d*c
13
data.table 我天天用,用了一年多
追求速度的确没有其他选择,前提是内存能放下,这个大部分R 包都是如此。
基于引用,尽量不copy,大量操作用C实现,速度上的确是第一,还有就是如果数据大
小接近内存量,也只有这个选择,否则动不动给你copy几次内存就不够了。
读csv还是它最快,Hadley去写了个readr试图竞争,也用C实现,弄了半天还是没有人
家快。现在好像有些contibutor是俄罗斯的。
这个例子写的不好,不明白要干什么。

【在 m******r 的大作中提到】
: 咳咳,这可是最牛逼的data.table package, 堪称R处理数据的最高成就了。 其文档开
: 篇就号称'可一口气处理100G数据小菜一碟'。

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y*2
14
那个指示我做事的女同事是我们里面水平最低的,也就是最入门的水平,不需要任何专
业,1,3,5她还要在前台接电话。当时我刚进公司的时候,我们公司介绍新员工的时
候,特别提到我有很多qualities,我是有很多证书,但我的实践经验少,这是我的弱项
,只从我们CEO介绍我之后,她就对我特殷勤,经常告诉我哪里好玩,因为我刚搬到那
个城市。我生孩子回来后,那个合同工做了我大部分的工作,她的态度就变了。而且这
个女同事要去做脚的手术,大概去1个月。所以就让我跟她train,接管她的工作,等她
回来后,我再做一些与我专业有关的东西,她以为我以后就帮她做事情了,就像老板一
样对我。我跟我的老板讨论过,老板说等她回来后,她就做回她自己的工作,你不需帮
她,那是她自己的工作。我们给你另有安排。我不清楚她知道不知道。前几天我刚走进
办公室,听她在大声说,she need to do this. 又有一天,她又在跟另外一个同事说
我不喜欢做现在做的事情,公司跟她打过交道的人没有喜欢她的。我现在被她搞得很头
疼。
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A*n
15
问一下现在data.table是不是有正式的fwrite了,以前一个大问题就是写文件还得用旧
方法。
去年feather刚出来的时候试过他的R包,那个读写文件都挺快的,不过貌似没有很积极
的更新。Pandas的作者好像也不跟进了。

【在 d******c 的大作中提到】
: data.table 我天天用,用了一年多
: 追求速度的确没有其他选择,前提是内存能放下,这个大部分R 包都是如此。
: 基于引用,尽量不copy,大量操作用C实现,速度上的确是第一,还有就是如果数据大
: 小接近内存量,也只有这个选择,否则动不动给你copy几次内存就不够了。
: 读csv还是它最快,Hadley去写了个readr试图竞争,也用C实现,弄了半天还是没有人
: 家快。现在好像有些contibutor是俄罗斯的。
: 这个例子写的不好,不明白要干什么。

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m*r
16
我给你查了一下。
As write.csv but much faster (e.g. 2 seconds versus 1 minute) and just as
flexible. Modern machines almost surely have more than one CPU so fwrite
uses them; on all operating systems including Linux, Mac and Windows.
This is new functionality as of Nov 2016. We may need to refine argument
names and defaults

【在 A*****n 的大作中提到】
: 问一下现在data.table是不是有正式的fwrite了,以前一个大问题就是写文件还得用旧
: 方法。
: 去年feather刚出来的时候试过他的R包,那个读写文件都挺快的,不过貌似没有很积极
: 的更新。Pandas的作者好像也不跟进了。

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m*r
17
果然是行家。 佩服佩服。
R这个东西,有什么速成的,做data analysis的可以推荐吗 ? 我自学了R半年吧,觉
得这个东西不适合做数据处理,适合处理vector, matrix或者算法之类的。 换句话说
: 如果我只是对数据操作,是不是只用dplyr, data.table, reshape2就足够了 ?
我是烦透了R/base. 文档全部是对vector, matrix操作。然后底下一堆列子,也没说明
。 这年头 谁还琢磨什么matrix啊。

【在 d******c 的大作中提到】
: data.table 我天天用,用了一年多
: 追求速度的确没有其他选择,前提是内存能放下,这个大部分R 包都是如此。
: 基于引用,尽量不copy,大量操作用C实现,速度上的确是第一,还有就是如果数据大
: 小接近内存量,也只有这个选择,否则动不动给你copy几次内存就不够了。
: 读csv还是它最快,Hadley去写了个readr试图竞争,也用C实现,弄了半天还是没有人
: 家快。现在好像有些contibutor是俄罗斯的。
: 这个例子写的不好,不明白要干什么。

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