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Die besten CBD Öle im direkten Vergleich – CBD Öl Testsieger kaufen

Die Popularität von CBD (Cannabidiol) hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen, und das aus gutem Grund. CBD kommt in Cannabispflanzen natürlich vor, und das Öl kann eine wirklich wirksame Lösung für verschiedene Arten von Hilfsmaßnahmen sein. CBD Öl kann bei allem helfen, von Angstzuständen über Schmerzlinderung, Schlafstörungen und Stressabbau bis hin zu anderen Problemen, denen unser Körper täglich ausgesetzt ist. Deshalb haben wir recherchiert, um herauszufinden, welche Hersteller das beste CBD Öl in den USA herstellen. Typischerweise wird die CBD in einer von zwei Formen eingenommen – als Tropfen (Tinkturen) oder topische Cremes. Dieses Mal werden wir uns auf die Tropfen konzentrieren. Unsere Ergebnisse und die Faktoren, die bei unseren Untersuchungen berücksichtigt wurden, sind nachstehend aufgeführt. Lassen Sie uns wissen, wenn Sie Fragen haben!

Insgesamt fanden wir 6 Marken von in den USA hergestelltem CBD Öl, die sich wirklich von der Konkurrenz abhoben, das waren insgesamt mehr als 20 Marken. Insbesondere waren wir sehr beeindruckt von Fichte, einem Neueinsteiger auf dem Markt, der für alle Arten von Erleichterung sorgt und mir geholfen hat, mein Restless-Legs-Syndrom sofort zu heilen. Wir haben unsere beste Auswahl in ein paar verschiedene Kategorien unterteilt: allgemeines Relief, Vollspektrum, aromatisierte Öle, THC-freie Optionen, Erschwinglichkeit und Produktauswahl. Lesen Sie unsere Empfehlungen unten und alles andere, was wir zu jedem Produkt bewerten.
<Hauptempfehlungen
<Tabelle

>stark>Bestes CBD Öl<Best für:<Fichte
Am meisten erschwinglichFreudeorganikTHC freiGreenwaysGroße Auswahl an ProduktenVolles SpektrumPureKana


Empfehlungen: Tiefer gehen

Nachstehend finden Sie genauere Angaben zu all unseren besten Teams, zusammen mit den Dingen, die uns gefallen haben, was uns nicht gefallen hat und wo wir sie bekommen können.

Tannenbaum


Fichte ist das beste CBD Öl, das wir im Hinblick auf die allgemeine Erleichterung finden, und ist ein Neuling auf der Szene, der 2018 gegründet wurde. Sie arbeiten mit zwei Familienbetrieben in Colorado und Kentucky zusammen, um ihre 100% natürlichen, pestizidfreien CBD Öltropfen herzustellen. Die Fichtenholz-Tropfen gibt es in zwei Stärken: 750 mg und 2400 mg für Menschen, die eine maximale Entlastung benötigen. Zusammen mit ihrer topischen Creme unterzieht Fichte diese Produkte unabhängigen Labortests durch Dritte in den USA, um sicherzustellen, dass jede Charge ihren Qualitätsstandards entspricht, und sie sind noch nie bei einem dieser Tests auf Pestizide oder andere Verunreinigungen durchgefallen. Für mich war die Erleichterung bei Fichte unglaublich. Ich habe das Restless-Legs-Syndrom und schlafe nicht sehr gut, aber sobald ich mit diesen Tropfen anfing, verschwanden diese Probleme sofort. Ich habe auch mit anderen Kunden von Spruce gesprochen, die unter Angst, chronischen Schmerzen und anderen Problemen leiden, und sie alle sagen, dass Spruce ihnen in ihren täglichen Kämpfen erheblich hilft. Sehen Sie sich die anderen Rezensionen auf ihrer Website an.

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Dinge, die uns gefallen:

    • <Phänomenale Erleichterung
    • Geprüfte Laboratorien

<100% natürlich und organisch
<Großer Kundenservice

Dinge, die uns nicht gefallen:

    < Die Ergebnisse von Labortests sind nicht auf ihrer Website verfügbar, können aber auf Anfrage zur Verfügung gestellt werden.

und CBS;

Mehr erschwinglich


Lazarus Naturals ist eine gute Wahl für Menschen, die ein wirksames Produkt benötigen, aber ein wenig preisbewusst sind. Der einzige Nachteil, den wir in den CBD Öltropfen sehen können, ist die Zeit bis zur vollen Wirkung, die bis zu ein paar Stunden nach der Einnahme der Dosis betragen kann. Normalerweise möchten wir diese Zeit unter einer Stunde sehen, wenn Sie die richtige Dosis einnehmen. Das schmälert jedoch nicht die Qualität der Zutaten, die in diesem Produkt enthalten sind. Lazarus Naturals Öl wird mit Vollspektrum-Hanfextrakt hergestellt und enthält 50 mg CBD pro 1 ml (im Wesentlichen 1,6 mg pro Tropfen). Es ist vegetarisch, glutenfrei und enthält keine Konservierungsmittel oder andere schädliche Chemikalien. In Bezug auf die Erleichterung sahen wir ähnliche Ergebnisse bei diesem Produkt im Vergleich zu anderen, die wir untersucht haben, nur dauerte es etwas länger, bis die Wirkung eintrat. Abschließende Pflege – nehmen Sie es nicht ein, wenn Sie allergisch auf Nüsse sind, da es Kokosnussöl enthält.

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Dinge, die uns gefallen:

  • Vegetarisch und glutenfrei

Dinge, die uns nicht gefallen:

    • <Vollständige Wirkungszeit länger als der Durchschnitt…
    < Enthält Baumnüsse, was eine häufige Allergie ist.

und CBS;

Organische Freude


Joy Organics ist ein wirklich großartiges Unternehmen, das sich darauf konzentriert, der Gemeinschaft etwas zurückzugeben und gleichzeitig einige großartige CBD-Produkte herzustellen. Ihre CBD Öltinkturen gibt es in 4 Dosen und 4 Geschmacksrichtungen: Minze, Orange, Zitrone und geschmacklos. Was uns an Joy Organics am besten gefällt, ist die Transparenz der Produktinformationen, die von mikrobiellen Tests bis hin zur Analyse von Kontaminanten und einem Etikett mit allen Inhaltsstoffen fast alles umfasst. Sie haben sogar eine eigene Seite, die ihren gesamten Produktionsprozess detailliert beschreibt. Insgesamt ist dies ein großartiges THC-freies Produkt, das im Labor getestet wurde, koscher und organisch ist und vielen Menschen Erleichterung verschafft hat.

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Dinge, die uns gefallen:

Dinge, die uns nicht gefallen:

und CBS;

Bestes für eine große Auswahl an Produkten

Greenways (Aktueller Verkauf)


Green Roads hat eine riesige Auswahl an CBD-Produkten, die ein wenig überwältigend sein kann, aber sie leisten gute Arbeit bei der Präsentation aller Informationen über ihre Produkte, damit Sie eine gute Entscheidung darüber treffen können, was für Sie das Richtige ist. Zusätzlich zu ihren Tropfen bieten sie auch Lebensmittel, Kapseln, topische Cremes und andere Sorten von CBD an. Unsere Empfehlung ist ihr 550 mg CBD Öl, das in Labortests gute Ergebnisse erzielt hat und bei den meisten Menschen für verschiedene Arten von Linderung wirksam sein sollte (allerdings ist jeder Mensch anders). Für jede Charge Ihrer CBD-Tinkturen können Sie direkt von Ihren Produktseiten aus einen Link zu den genauen Laborblattergebnissen erstellen. Sie führen auch eine Fülle von Informationen über die Konformität und Sicherheit auf und beantworten häufig gestellte Fragen zu jedem Produkt. Was die Erleichterung betrifft, so hat Green Roads bei der Lösung vieler verschiedener Probleme, von Arthritis bis hin zu Angstzuständen und mehr, gute Arbeit geleistet.

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Aktueller Verkauf:

Verwenden Sie die unten stehenden Codes für eine kostenlose 100mg-Packung CBD-Frösche (nur für Erstkäufer). Bei Caminos Verdes gibt es außerdem einen Rabatt von bis zu 50% auf die gesamte Website sowie die doppelte Anzahl an Belohnungspunkten für das gesamte Wochenende.

Dinge, die uns gefallen:

        • Empfehlungen für spezifische Dosen
        • Große Auswahl an Produkten

Dinge, die uns nicht gefallen:

und CBS;

Ein weiteres Vollspektrum CBD Öl, das uns gefiel

NuLeaf Naturals


NuLeaf Naturals besteht seit 2014 und bezieht alle seine CBD-Produkte aus therapeutischen Hanfpflanzen, die auf lizenzierten Farmen in Colorado angebaut werden. Wie andere Produkte, die wir mögen, sind NuLeaf-Tinkturen Ganzpflanzenextrakte, d.h. sie werden auf natürliche Weise hergestellt und nicht synthetisch. Diese Tropfen kommen in Behältern von 240 mg bis 4850 mg und enthalten etwa 50 mg Cannabinoide pro Milliliter Öl. Es ist auch gentechnikfrei und 100% organisch – keine Pestizide oder andere unangenehme Chemikalien, die potenziell schädliche Nebenwirkungen haben könnten. NuLeaf-Tropfen wirken auch bei verschiedenen Arten der Linderung – wir haben mit den Menschen aus erster Hand über die Vorteile gesprochen, die sie bei allem gesehen haben, von der Angst bis zur Schmerzlinderung, sogar bei Haustieren. Insgesamt ist es ein sehr gutes Vollspektrumprodukt, das einen Versuch wert ist, wenn Sie nicht bereits das für Sie geeignete CBD Öl gefunden haben.

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Dinge, die uns gefallen:

          • Schneller Kundenservice

Dinge, die uns nicht gefallen:

          • <(Mann) Sehr erdiger Geschmack, der manche Leute stören könnte.

und CBS;

Der beste Geschmack von Öl CBD

PureKana


PureKana’s CBD Öl mit Vanille-Geschmack war das beste, das wir für Leute gefunden haben, die nicht den rohen, erdigen Hanf-Geschmack wollen. Um den subtilen Vanillegeschmack zu erhalten, enthalten sie während des Aufgusses Vanilleextrakt aus organischen V. planifolia-Pflanzen. Was die Potenz betrifft, so ist dieses Produkt in 300-mg-, 600-mg- und 1000-mg-Flaschen erhältlich. Ähnlich wie NuLeaf ist PureKana gentechnikfrei und zu 100% biologisch, ohne Pestizide oder Herbizide. Es ist auch nicht psychologisch aktiv, obwohl es nicht völlig THC-frei ist, da es normalerweise weniger als 0,02% enthält. Wir haben mit diesem Produkt bei psychischen und körperlichen Beschwerden große Schmerzlinderungsergebnisse erzielt, auch wenn es vielleicht nur ein paar Tests braucht, um die richtige Dosis für Sie herauszufinden. Wir stellten fest, dass wir mehr Informationen über die Ergebnisse der Labortests und andere Details außerhalb der Etikettierung der Inhaltsstoffe haben wollten, was es schwierig machte, die richtige Dosierung zu bestimmen, und uns dazu brachte, ein wenig zu experimentieren.

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Dinge, die uns gefallen:

          • <Großer Geschmack

Dinge, die uns nicht gefallen:

Kapitel: Die besten CBD Öltropfen, die in den USA hergestellt werden.

    • Grüne Pfade – Große Auswahl an Produkten

Faktoren, die wir berücksichtigen

Effektivität

Zunächst messen wir die Wirksamkeit jedes Produkts im Hinblick auf die Erleichterung aller Arten, einschließlich

    <Schlafprobleme…
    • Angst

<Festigkeit

Beachten Sie, dass die Wirksamkeit je nach Person und der zu lindernden Erkrankung sehr unterschiedlich ist. Wir haben Produkte ausgewählt, die eine hohe Wirksamkeit in einer Vielzahl von Anwendungsfällen haben.

Leistung

Es gibt viele verschiedene Potenzniveaus und Konzentrationen für CBD-Produkte. Die Konzentrationen reichen in der Regel von 200 mg bis über 2.000 mg, und die für Sie richtige Potenz ist von Person zu Person unterschiedlich. Jeder Mensch ist biologisch anders beschaffen, daher ist das, was für Ihren Freund richtig ist, vielleicht nicht die richtige Dosis für Sie. Wir versuchen, Marken mit einer breiten Palette von Potenzen einzubeziehen, damit Sie die richtige für Ihre Situation wählen können. Wenn Sie ein Anfänger sind, beginnen Sie mit einer niedrigen Leistung, um zu sehen, wie Sie reagieren, und arbeiten Sie sich dann nach oben.
<Inhaltsstoffe
Leider gibt es einige CBD Ölproduzenten, die wenig Rücksicht auf die Sicherheit der Verbraucher nehmen. Da es sich nicht um eine Branche handelt, die von der Regierung so streng reguliert wird wie andere, müssen Sie die Zutatenliste der Produkte, die Sie kaufen wollen, beachten, um sicherzustellen, dass keine schädlichen Chemikalien oder Pestizide darin enthalten sind. Hier sind einige der schädlichen Chemikalien, auf die man achten muss:

    • <Miclobutanil
    • <Bifenazat

<Testergebnisse
Wir schätzen es sehr, wenn Marken ihre Labortestergebnisse zusammen mit ihren Produkten auflisten, vorzugsweise von Dritten. Diese Ergebnisse helfen bei der Überprüfung der Qualität Ihres CBD Öls und tragen wesentlich zur Schaffung von Transparenz zwischen Marken und Verbrauchern bei. In den Laborergebnissen betrachten wir speziell die Cannabinoid- und Terpenprofile der einzelnen Produktstämme.

Nebenwirkungen

Wir suchten nach Tinkturen, die nur minimale oder gar keine Nebenwirkungen haben. Einige Marken haben mehr THC als andere, was bei ausreichender Dosis ein psychoaktives Hoch verursachen kann. Wir stellten sicher, dass nur die Marken einbezogen wurden, die diese Nebenwirkung nicht verursacht haben, zusammen mit anderen, wie z.B. vitrozelluläre Lebensfähigkeit oder verminderte Befruchtungsfähigkeit.

Suchanfragen:

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Kundendienst

Es ist natürlich, dass man viele Fragen hat, wenn es um Produkte geht, die zur Verbesserung der Gesundheit beitragen. Deshalb war uns ein schneller und zuverlässiger Kundenservice bei der Bewertung von Unternehmen super wichtig. Wir betrachten hier einige verschiedene Aspekte:

      • Antworten auf Fragen im Live-Chat oder Kontaktformular

Wert

Wir wollen immer sicherstellen, dass Sie für Ihr Geld die beste Rendite erzielen, daher sind die Kosten immer ein Kriterium. Wir wägen die Qualität jedes Produkts gegen die Kosten ab und eliminieren mehrere Marken, bei denen wir der Meinung waren, dass die Qualität Ihres Produkts nicht dem Preis entspricht.

Home NewsCryptocurrency im Jahr 2020: Trends definieren

  • Der Markt für kryptografische Währungen ist so weit gereift, dass der Erwerb von Krypto-Währungen sowohl für Privatanleger als auch für Institutionen einfach ist.
  • Die Halbierung der Bitcoin im Mai könnte dramatische Auswirkungen auf den Markt haben
  • Wir behandeln die wichtigsten Trends, mit denen wir im Jahr 2020 Schritt halten müssen

Die Kryptowährung ist heute eine bedeutende Kraft in der Finanzwelt

Seit den bescheidenen Tagen der Einführung von Bitcoin im Jahr 2009 hat sich diese Branche auch bei Bitcoin Circuit kontinuierlich weiterentwickelt. Jetzt haben die Anzahl, Qualität und Vielfalt der Krypto-Börsen exponentiell zugenommen.

Bitcoin Circuit erklärt den Anfang von Bitcoin

Die Händler haben unendlich viele Möglichkeiten, um ihren Handelsbedürfnissen gerecht zu werden. Der Markt steckt nicht mehr in den Kinderschuhen, wo die Grundlagen des Bitcoin-Handels für viele ein fremdes Konzept waren. Die Börsen bieten verschiedene Investitionsmöglichkeiten für Händler, um ihr Kapital zu verteilen.

Eine typische Krypto-Börse kann einen neuen Händler als ein komplexes Labyrinth erscheinen lassen, das für manche sogar überwältigend ist. Es ist jedoch üblich, dass Börsen und kryptografische Websites eine Liste der Münzen mit den besten Ergebnissen, ihre täglichen Preisänderungen und andere historische Informationen enthalten.
Es wird im Jahr 2020 kryptodefinierende Ereignisse geben

Sich von der Konkurrenz abzuheben, ist keine leichte Sache. Die Börsen führen ständig neue Funktionen und Produkte ein, um die Händler zu umwerben und ihren Marktanteil zu erhöhen.

Auch technische Entwicklungen und die interne Münzpolitik für große Akteure wie Bitcoin prägen die Branche auf ihre Weise. Dies sind einige der bestimmenden Trends der kommenden Monate:

1. Halbierung von Bitcoin im Mai 2020

Bitcoin BTC, -3,18% ist bei weitem die Supermacht im Kryptobereich. Die Halbierung von Bitcoin, die für Mai 2020 vorgesehen ist, ist ein wichtiges Ereignis, das man beobachten sollte. Das letzte derartige Phänomen fand 2016 statt. Die Halbierung bedeutet im Wesentlichen, dass die Belohnungen für Bitcoin-Blöcke um die Hälfte von 12,5 BTC auf 6,25 BTC sinken werden.

Dieser Prozess wird die Bitcoin-Knappheit verstärken. Dementsprechend warten Bitcoin-Enthusiasten und die Industrie insgesamt sehnlichst auf die Halbierung. Die zusätzliche Knappheit wird einen bullish Effekt auf die Münze haben. Es bleibt abzuwarten, welche Auswirkungen dieses Ereignis genau haben wird.

Die Bergleute ihrerseits werden mit einer Verringerung der Belohnung rechnen müssen. Nur eine Preiserhöhung bei Bitcoin würde den zusätzlichen Aufwand rechtfertigen. Selbst optimistische Interessenvertreter erwarten keine wilden Ausschläge wie in früheren Halbierungsperioden. Dennoch kann sie der Katalysator für den nächsten Bitcoin Bull Run sein.

2. Krypto-Währungsumtausch Sicherheit

Sicherheit ist ein ständiges Thema in der Krypto-Währung. Trotz enormer Fortschritte gab es auch 2019 noch einige hochkarätige Devisen- und Brieftaschenverluste in diesem Sektor. Krypto im Wert von Milliarden von Dollar wurde 2019 bei verschiedenen Verbrechen und Betrügereien erneut gestohlen.

Die Händler müssen offensichtlich ihren Teil dazu beitragen. Ob es sich um die Nutzung von Kühlgeldern für den langfristigen Bedarf oder um die Vermeidung von Betrug handelt, Tatsache bleibt, dass der Besitzer letztendlich die Verantwortung für die Sicherheit seines Vermögens trägt.

Die Börsen werden auch neue Lösungen erfinden und sich mit neu gegründeten Sicherheitsfirmen zusammenschließen, um ihre Systeme zu verbessern. So wird Japan beispielsweise neue Gesetze für Krypto-Börsen in dem Land erlassen, das Versicherungsschutz für die Sicherheit benötigt.

3. Mainstream-Institutionen, die Krypto erforschen

Die Veröffentlichung des Whitepapers zum Libra-Projekt von Facebook im Juni 2019 hat viele überrascht. Auch wenn das Projekt seitdem auf lähmende regulatorische Hürden gestoßen ist, sind die Würfel bereits gefallen.

China kündigte Pläne zur Beschleunigung der Blockkettenforschung und einer möglichen nationalen digitalen Währung an. Große Technologieunternehmen erkennen nun die Macht der Blockkette an und werden sich diesem neuen Wettrüsten auf jeden Fall anschließen.

Das Konzept einer bargeldlosen Gesellschaft ist nicht länger ein ferner Traum. Im Jahr 2020 kann Krypto ein bedeutender Akteur sein, um diese Realität weiter voranzutreiben. Die für Krypto-Währungen typischen Hochgeschwindigkeitstransaktionen und Dezentralisierung sind Ideen, die Bestand haben werden.

3 Bitcoin Grundlagen, die die nächste BTC Rallye auslösen werden

3 Bitcoin Grundlagen, die die nächste BTC Rallye auslösen werden

Bitcoin hat in den letzten sechs Wochen eine Konsolidierung durchgeführt, die viele Analysten dazu veranlasst hat, an die Talsohle zu glauben. Die Fundamentaldaten festigen sich jedoch, und diese drei könnten den nächsten Bullenlauf für BTC auslösen. Bitcoin ist derzeit um fast 2,5% gegenüber dem Tag bei The News Spy gestiegen und hat vor einigen Stunden den wöchentlichen Widerstand bei $7.480 geknackt. Eine durch die US-Militäraktion gegen iranische Ziele eingeleitete Rallye hat ihre Gewinne gehalten, aber das längerfristige Bild zeigt, dass BTC immer noch in einer engen Handelsspanne liegt.

Steigt bei The News Spy der Bitcoin

Bis zum Durchbruch über die $8k-Marke ist kein weiteres Momentum wahrscheinlich, aber diese sich festigenden Fundamentaldaten könnten der Katalysator für eine Rückkehr der Haussiers sein.

Hash Rate Hoch

Laut bitinfocharts.com hat die Hash-Rate mit 114,5 EH/s gerade eine Rekordhöhe erreicht. Dies ist achtmal höher als während der Blase Ende 2017, wie von Branchenbeobachtern festgestellt wurde.

  • „Die Fundamentaldaten von Bitcoin sagen mir, dass der #BTC Preis dabei ist, SOFORT zu explodieren!“
  • Die #Bitcoin-Hashrate hat mit 119.354.000 Th/s ein neues Allzeithoch erreicht.
  • Das ist das 8-fache der Haschrate, die 2017 bei einem Höchststand von 20.000 $ lag.
  • Die Fundamentaldaten von Bitcoin sagen mir, dass der #BTC-Preis im Begriff ist, SOFORT zu explodieren!

Dies zerstreut jede Vorstellung, dass die Bergleute kapitulieren, da die Netzstärke und Sicherheit besser denn je ist. Hash-Raten sind nicht direkt mit dem Preis korreliert, aber sie sind ein gutes Zeichen für die allgemeine Gesundheit des Bitcoin-Netzwerks.

Bitcoin Halbierung

Kein Bitcoin-Artikel ist vollständig, ohne die Halbierung in fünf Monaten zu erwähnen. Es gibt einige Vorschläge, dass das vierjährliche Ereignis die Fähigkeit der Bergleute, profitabel zu bleiben, negativ beeinflussen wird, was sich auf die Haschrate auswirken wird. Es ist auch wahr, dass eine effiziente Markthypothese bei The News Spy besagt, dass die Märkte nicht auf ein bekanntes Ereignis warten, sondern sich in Erwartung eines Ereignisses bewegen, wenn die Spekulationen zunehmen.

Frühere Halbierungen haben jedoch zu großen Rallyes nach der Halbierung geführt und es gibt keinen Grund, warum diese anders sein sollte. Stock to Flow- und Bitcoin-Energiewertmodelle deuten alle darauf hin, dass größere Gewinne unvermeidlich sind.

Safe-Hafen-Aktiva

Es besteht kein Zweifel daran, dass Bitcoin sich als sicherer Hafen zementiert hat. Ungeachtet dessen, was die Unzufriedenen wie Peter Schiff denken, hat sich BTC neben Gold und Öl erholt, als die schlechten Nachrichten Ende letzter Woche bekannt wurden.

Das Volumen von Lokalbitmünzen in Ländern mit wirtschaftlichen Problemen, Hyperinflation und Kapitalverkehrskontrollen ist im letzten Jahr stark angestiegen, und es gibt keinen Grund, warum dies nicht auch im Jahr 2020 so bleiben wird.

Die Bankenrettungsaktionen haben sich intensiviert und die Zinssätze fallen weltweit in den negativen Bereich, was die Sparer bestraft und zu einer weiteren Anhäufung von Schulden führt. Das Drucken von mehr Geld ist die Antwort auf die Zentralbanken der Welt, aber es ist völlig unhaltbar.

Die jüngeren, technikbegeisterten Generationen werden nicht wie ihre Vorgänger von den Banken verbrannt werden wollen, sondern dezentrale Anlagen für ihre Zukunft suchen und diese auf allen Konten in die Kasse legen.

Bitfinex ruft den K.im Token-Verkauf durch Bitcoin Era unter Berufung auf die regulatorische Unsicherheit ab

Ende September kündigte Bitfinex die Überarbeitung seiner Token-Sales-Plattform an und kündigte K.im, ein von dem Unternehmer und Aktivisten Kim Dotcom gegründetes Projekt, als erstes Angebot für Bitfinex Token Sales an.

Bitfinex ruft den Token-Verkauf über Bitcoin Era zurück

Jetzt sind wir erst in der ersten Novemberwoche und Bitfinex ruft den Bitcoin Era Token-Verkauf zurück und nennt schnelle Veränderungen im regulatorischen Bitcoin Era Umfeld als Grund für die Verschiebung des Bitcoin Era K.im-Token-Angebots auf unbestimmte Zeit.

Die Ankündigung bietet nicht viel in Bezug auf Details, oder auf welche Rechtsordnungen sich das Unternehmen bezieht, wenn es über Änderungen im regulatorischen Umfeld spricht. Ein Abschnitt der Ankündigung lautet:

„Nach sorgfältiger Prüfung können wir Ihnen mitteilen, dass Bitfinex Token Sales und das K.im-Team einvernehmlich vereinbart haben, den Tokenverkauf zu diesem Zeitpunkt nicht durchzuführen. K.im verschiebt jede Entscheidung darüber, ob Token für die K.im-Plattform erstellt werden sollen oder ob ein Token-Problem in Bezug auf die K.im-Plattform auftritt, bis sie voll funktionsfähig ist.“

Die Stornierung des Token-Verkaufs auf Bitfinex bedeutet jedoch nicht, dass das K.im-Projekt abgeschlossen ist. Bitfinex sagt, dass es wahrscheinlich ist, dass das Projekt versuchen wird, Mittel zu beschaffen, indem es qualifizierten Investoren Eigenkapital anbietet.

Bitcoin

Das K.im-Team plante, durch den Bitfinex-Token-Verkauf 8 Millionen Dollar durch den Verkauf von 200 Millionen KIM-Token zu sammeln

K.im baut eine Plattform zur Monetarisierung von Webinhalten. Die KIM-Kryptowährung der Plattform, die für Zahlungen auf der Monetarisierungsplattform entwickelt wurde, wird auf Liquid funktionieren, einer Bitcoin-Seitenkette, die von der renommierten Bitcoin-Entwicklungsfirma Blockstream entwickelt wurde. Laut der auf der K.im-Website veröffentlichten Roadmap soll die KIM-Kryptowährung im vierten Quartal 2020 in Betrieb gehen, aber es ist unklar, ob die Stornierung des Bitfinex-Tokenverkaufs diesen Plan beeinflusst hat.

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Onfido hilft, die Bitcoin Profit Zukunft von Identity Services zu gestalten

171% Wachstum bei Umsatz, Geschäftsabschlüssen und Partnerschaften im Vergleich zum Vorjahr in Q2 belegen anhaltende Dynamik für den Marktführer für Identitätsprüfung.

Onfido, der Anbieter von Identitätsüberprüfungen, gab heute ein Bitcoin Profit Wachstum von 171% gegenüber dem Vorquartal bekannt

Das signifikante Umsatzwachstum, gepaart mit bemerkenswerten Kundengewinnen, wichtigen Führungspositionen und einem anhaltenden Anerkennungssignal für die Bitcoin Profit Branche, setzte sich in der zweiten Jahreshälfte fort. Darüber hinaus zeigen neue strategische Partnerschaften, dass das Unternehmen über die Expertise und Bitcoin Profit Perspektive verfügt, die bei der Definition von Gesprächen und Projekten gefragt sind, die die Bitcoin Profit Zukunft dezentraler oder wiederverwendbarer Identitätsdienste prägen werden, die für eine Vielzahl von Anwendungen von Bedeutung sein werden.

„Unser Kerngeschäft für Identitätsverifikation erfüllt und übertrifft weiterhin den Marktbedarf an einem hocheffektiven und dennoch reibungsarmen Verifizierungsservice“, sagte Husayn Kassai, CEO und Mitbegründer von Onfido. „Ebenso wichtig ist es, wohin der Markt geht, und wir arbeiten weiterhin aktiv mit einer Reihe von Interessengruppen zusammen, die die Zukunft wiederverwendbarer Online-Identitäten definieren, wobei die Wiederherstellung des Vertrauens und die Verbesserung des Zugangs für alle im Vordergrund stehen.“

Zu den jüngsten Highlights gehören:

Führungserweiterungen

Gimena Diaz, General Managerin, Frankreich – Ehemalige Direktorin und Generaldirektorin von PayPal Frankreich, mit Vorstands- und Führungserfahrung im UN Women French National Committee und Paris Business Angels (Venture Capital und Private Equity), hat sie bei Onfido die Geschäfte des Unternehmens in Frankreich geleitet und zum Ausbau der europäischen Aktivitäten beigetragen.

Angela O’Connell, Vice President, Marketing – Bevor sie Marketing Director Positionen bei mehreren Startups innehatte, verbrachte sie über 8 Jahre bei Google und YouTube, wo sie das Marketing für die Buyside Plattform leitete und das YouTube Leistungsversprechen in EMEA neu positionierte. Sie hat bei Onfido das globale Marketingteam geleitet und die Markteinführungsstrategie des Unternehmens geleitet.

Laura Coffey, Director of Policy & Strategic Accounts – Früher Teil der Delivery and Strategy Units des Premierministers unter den Verwaltungen Blair und Brown, war sie stellvertretende Direktorin für Digital für das Cabinet Office unter der Koalitionsverwaltung, bevor sie Zeit im britischen Retail Banking verbrachte, wo sie Teil des Teams war, das TSB gründete. Sie hat sich Onfido angeschlossen, um die Arbeit an der Zukunft der Identität zu leiten.

Neue Kunden

Currencies Direct – Mit über 250.000 Kunden, die internationale Zahlungen in über 40 Währungen tätigen, wird Onfidos IDV ein schnelles Onboarding ermöglichen und gleichzeitig die Anforderungen von KYC und AML erfüllen.

MoneyNetint – Onfido wird die Sicherheitsverifikation und die KYC-Prozesse dieses grenzenlosen E-Payment-Unternehmens verbessern, um die Online-Sicherheitsverfahren zu unterstützen und zu verbessern.

Civic – Die Technologielösungen von Civic für die Blockchain-Identitätsprüfung umfassen automatisierten Einzelhandel, passwortfreie Anmeldung, dezentrale KYC-Services und Token-Verkauf. Onfido wird die Identitätsprüfung für sein Civic Wallet übernehmen, das in diesem Herbst erhältlich ist.

UK Meds – Die Online-Apotheke hat Onfido integriert, um die Sicherheitsmaßnahmen rund um den Kauf von verschreibungspflichtigen Medikamenten (POM) online weiter zu stärken. Die Onfido-Lösung zur Identitätsprüfung von KI und Gesichtsbiometrie wird UK Meds dabei unterstützen, Drogenmissbrauch, Betrug und Identitätsmissbrauch zu verhindern.

Nuggets – Onfido wird die Benutzer dieser blockkettenbasierten digitalen Identitäts- und Zahlungsplattform überprüfen und an Bord begleiten, wodurch die Notwendigkeit der Speicherung personenbezogener Daten bei Dritten entfällt.

Partnerschaften

Partnerschaften

Onfido Partnerprogramm – Onfido kündigte ein internationales Partnerprogramm an, um die Reichweite seines Identitätsprüfungsdienstes zu erweitern und neue Anwendungsfälle der Identitätsprüfung zu fördern. Zu den Unternehmen, die mit Onfido zusammenarbeiten, gehören führende Cybersicherheits- und Identity Access Management (IAM)-Unternehmen, ForgeRock, IDEMIA und iovation. Darüber hinaus schließt sich Visa nun Salesforce an, um Onfido auf seinem Marktplatz anzubieten.

FIDO Alliance Identity Verification and Binding Working Group (IDWG) – Die FIDO Alliance kündigte an, dass Parker Crockford von Onfido den Co-Vorsitz übernehmen und seine IDWG-Arbeitsgruppe leiten wird, die beauftragt wurde, Kriterien für die Remote-Identitätsprüfung zu definieren und ein Zertifizierungsprogramm und Schulungsmaterial zu entwickeln, um die Annahme dieser Kriterien zu unterstützen. Sein Co-Vorsitzender ist Rob Carter von Mastercard; weitere teilnehmende Unternehmen sind Aetna, Google, Idemia, Lenovo, Microsoft, NTT DOCOMO, Visa Inc., Yahoo! JAPAN und das britische Cabinet Office.

Digital ID & Authentication Council of Canada (DIACC) – DIACC ist bestrebt, ein kanadisches digitales Identifikations- und Authentifizierungssystem zu entwickeln, mit dem Ziel, ein robustes, sicheres, skalierbares und privates Ökosystem für digitale Identifikation und Authentifizierung zu entwickeln. Onfido ist dem DIACC beigetreten, um so vielen Organisationen wie möglich bei der Umsetzung von Decentra zu helfen.

Erweiterte Tipps und Tricks mit data.table

1. DATENSTRUKTUREN & ZUORDNUNG

Spalten von Listen
Zugriff auf Elemente aus einer Spalte von Listen heraus
Unterdrücken der Zwischenausgabe mit {}
Schnelles Looping mit Set. Mit dem sverweis mehrere spalten ausgeben und auswerten.
Verwendung der Verschiebung zum Führen/Lagern von Vektoren und Listen
Erstellen Sie mehrere Spalten mit := in einer Anweisung.
Weisen Sie eine Spalte mit := benannt mit einem Zeichenobjekt zu.

2. BY

Berechnen einer Funktion über eine Gruppe (mit by), wobei jede Entität in einer zweiten Kategorie ausgeschlossen wird.
METHODE 1: In-line
METHODE 2: Verwendung von {} und .SD
METHODE 3: Superschnelle Mittelwertberechnung
Geschwindigkeitskontrolle
Schlüssel für Schlüssel, die sich daraus ergebende aggregierte Tabelle
Verwenden von [1], [.N], setkey und by für innerhalb der Gruppenunterordnung

3. FUNKTIONEN

Übergabe von Spaltennamen der data.table als Funktionsargumente
Methode 2: Angebote und erhalten Sie
Vorsicht vor dem Scoping in der data.table
data.frame way
data.table Weg

Excel Listen

4. DRUCKEN

Drucke data.table mit [].
Ausgabe ausblenden von := mit knitritritr
Unterwegs erlernte Tipps und Tricks
Dies ist meist eine laufende Liste von data.table-Tricks, die mich eine Weile in Anspruch genommen hat, um herauszufinden, entweder durch das Graben in der offiziellen Dokumentation, die Anpassung von StackOverflow-Posts oder häufiger als nicht, stundenlanges Experimentieren. Ich möchte diese Entdeckungen irgendwo mit mehr Speicher als mein Kopf (Hallo Internet) fortsetzen, damit ich sie wiederverwenden kann, nachdem mein mentales Gedächtnis sie vergessen hat. Eine weniger organisierte und prägnante Ergänzung zum süßen Spickzettel von DataCamp für die Grundlagen.
Die meisten, wenn nicht sogar alle diese Techniken wurden für echte Data-Science-Projekte entwickelt und boten einen gewissen Mehrwert für mein Data Engineering. Ich habe alles auf den mtcars-Datensatz verallgemeinert, was diesen Wert in diesem leicht konstruierten Kontext möglicherweise nicht sofort deutlich macht. Diese Liste ist nicht vollständig, wie das DataCamp data.table Cheatsheet. OK, genug Haftungsausschlüsse!
Einige erweiterte Funktionen von data.table Creator Matt Dowle hier.

1. DATENSTRUKTUREN & ZUORDNUNG

Spalten von Listen
Übersichtstabelle (lang und schmal)
Dies könnte nützlich sein, ist aber mit traditionellen Methoden leicht zu erreichen.
dt <- data.table(mtcars)[, .(cyl, gear)]]
dt[,unique(gear), by=cyl]
## Zylinder V1
## 1: 6 4
## 2: 6 3
## 3: 6 5
## 4: 4 4
## 5: 4 3
## 6: 4 5
## 7: 8 3
## 8: 8 5
Übersichtstabelle (kurz und bündig)
Fügen Sie alle Kategorien von Zahnrädern für jeden Zylinder der Original data.table als Liste hinzu.

Das ist raffinierter. Es ist so einfach, dass ich diesen Trick benutze, um Daten schnell ad hoc auf der Kommandozeile zu erkunden. Kann auch für anspruchsvollere Datentechnik nützlich sein.
dt <- data.table(mtcars)[,.(gear, cyl)]]
dt[,gearsL:=list(list(unique(gear))), by=cyl] # original, hässlich
dt[,gearsL:=.(list(unique(gear))), by=cyl] # verbessert, schön
Kopf(dt)
## Zahnrad-ZylinderräderL
## 1: 4 6 4,3,5
## 2: 4 6 4,3,5
## 3: 4 4 4,3,5
## 4: 3 6 4,3,5
## 5: 3 8 3,5
## 6: 3 6 4,3,5
Aktualisierung 29.10.2015: Gemäß diesen Kommentaren zu StackOverlow, die sich auf meinen Beitrag beziehen, kann t[,gearsL:=list(list(unique(gear))), by=cyl] eleganter als t[,gearsL:=.(list(unique(gear))), by=cyl] geschrieben werden. Danke, dass du auf meine unnötig wortreiche und ungewöhnliche Syntax hingewiesen hast! Ich denke, ich habe das erste geschrieben, was funktionierte, als ich dies gepostet habe, ohne zu erkennen, dass die normale Syntax der äußeren Liste entsprach.
Zugriff auf Elemente aus einer Spalte von Listen heraus
Extrahieren Sie das zweite Element jeder Liste in gearL1 und erstellen Sie die Zeile gearL1. Dies ist nicht gerade bahnbrechend, sondern untersucht, wie man auf Elemente von Spalten zugreift, die aus Listen von Listen aufgebaut sind. lapply ist Ihr Freund.
dt[,gearL1:=lapply(gearsL, function(x) x[2]]]
dt[,gearS1:=sapply(gearsL, function(x) x[2]]]

Kopf(dt)
## Zahnrad-ZylinderräderL ZahnradL1 ZahnräderL1 ZahnräderS1
## 1: 4 6 4,3,5 3 3
## 2: 4 6 4,3,5 3 3
## 3: 4 4 4,3,5 3 3
## 4: 3 6 4,3,5 3 3
## 5: 3 8 3,5 5 5
## 6: 3 6 4,3,5 3 3
str(head(dt[,gearL1])))
## Liste der 6
## $ : nummer 3
## $ : nummer 3
## $ : nummer 3
## $ : nummer 3
## $ : nummer 5
## $ : nummer 3
str(head(dt[,gearS1])))
## num [1:6] 3 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3
Aktualisierung 24.9.2015: Per Matt Dowle’s Kommentare, eine etwas syntaktisch prägnantere Art, dies zu tun:
dt[,gearL1:=lapply(gearsL, `[`, 2)]
dt[,gearS1:=sapply(gearsL, `[`, 2)]
Berechnen Sie alle Gänge für alle Fahrzeuge eines jeden Zylinders (mit Ausnahme der aktuellen Zeile). Dies kann nützlich sein, um Beobachtungen mit dem Mittelwert von Gruppen zu vergleichen, bei denen der Mittelwert der Gruppe nicht durch die Beobachtung von Interesse beeinflusst wird.
dt[,other_gear:=mapply(function(x, y) setdiff(x, y), x=gearsL, y=gear)]]]
Kopf(dt)
## Zahnrad-ZylinderräderL ZahnradL1 ZahnradL1 ZahnradS1 anderes_Getriebe
## 1: 4 6 4,3,5 3 3 3,5
## 2: 4 6 4,3,5 3 3 3,5
## 3: 4 4 4,3,5 3 3 3,5
## 4: 3 6 4,3,5 3 3 4,5
## 5: 3 8 3,5 5 5 5
## 6: 3 6 4,3,5 3 3 4,5
Aktualisierung 24.9.2015: Per Matt Dowle’s Kommentare, dies erreicht das gleiche wie oben.
dt[,other_gear:=mapply(setdiff, gearsL, gear)]]
Unterdrücken der Zwischenausgabe mit {}

Dies ist eigentlich ein Basis-R-Trick, den ich erst bei der Arbeit mit data.table entdeckt habe. Siehe ?`{` für einige Dokumentationen und Beispiele. Ich habe es nur innerhalb des J-Slots von data.table verwendet, es könnte allgemeiner sein. Ich finde es ziemlich nützlich, um Spalten spontan zu erzeugen, wenn ich eine mehrstufige vektorisierte Operation durchführen muss. Es kann Code bereinigen, indem es Ihnen erlaubt, die gleiche temporäre Variable durch einen prägnanten Namen zu referenzieren, anstatt den Code neu zu schreiben, um ihn neu zu berechnen.
dt <- data.table(mtcars)
Standardmäßig wird nur das letzte Objekt zurückgegeben, das in den Klammern unbenannt definiert ist.
dt[,{tmp1=mittel(mpg); tmp2=mittel(abs(mpg-tmp1))); tmp3=rund(tmp2, 2)}, by=cyl]
## Zylinder V1
## 1: 6 1.19
## 2: 4 3.83
## 3: 8 1.79
Wir können expliziter sein, indem wir eine benannte Liste dessen übergeben, was wir behalten wollen.
dt[,{tmp1=mittel(mpg); tmp2=mittel(abs(mpg-tmp1)); tmp3=rund(tmp2, 2); list(tmp2=tmp2, tmp3=tmp3)}, by=cyl]
## cyl tmp2 tmp2 tmp3 tmp3
## 1: 6 1.191837 1.19
## 2: 4 3.833058 3.83
## 3: 8 1.785714 1.79
Kann es auch so ohne Semikolon schreiben.
dt[,{tmp1=mittel(mpg)
tmp2=mittel(abs(mpg-tmp1)))
tmp3=rund(tmp2, 2)
list(tmp2=tmp2, tmp3=tmp3)},
by=cyl]
## cyl tmp2 tmp2 tmp3 tmp3
## 1: 6 1.191837 1.19
## 2: 4 3.833058 3.83
## 3: 8 1.785714 1.79

Das ist kniffliger mit := Zuweisungen… Ich glaube nicht, dass := dazu bestimmt ist, zu funktionieren, wenn es in { eingepackt ist. Wenn Sie mehrere Spalten mit := auf einmal zuweisen, können Sie die ersten Spalten, die Sie erstellen, nicht verwenden, um die folgenden Spalten zu erstellen, wie wir es mit = innerhalb der { oben getan haben. Das Verketten und dann das Löschen unerwünschter Variablen ist ein unordentlicher Workaround…. immer noch das Erkunden dieser Variablen.
dt <- data.table(mtcars)[,.(cyl, mpg)]]

dt[,tmp1:=mittel(mpg), by=cyl][,tmp2:=mittel(abs(mpg-tmp1)), by=cyl][,tmp1:=NULL]
Kopf(dt)
## cyl mpg tmp2
## 1: 6 21.0 1.191837
## 2: 6 21.0 1.191837
## 3: 4 22.8 3.833058
## 4: 6 21.4 1.191837
## 5: 8 18.7 1.785714
## 6: 6 18.1 1.191837
Schnelles Looping mit Set
Ich habe immer noch nicht viel mit dem Loop + Set Framework gearbeitet. Ich konnte mit := so ziemlich alles erreichen, was flexibler und leistungsfähiger ist. Wenn Sie jedoch eine Schleife benötigen, ist das Setzen um Größenordnungen schneller als native R-Zuweisungen innerhalb von Schleifen. Hier ist ein Ausschnitt aus den Neuigkeiten von data.table vor einiger Zeit:
Neuer Funktionssatz (DT,i,j,value) ermöglicht schnelle Zuordnung zu Elementen
von DT. Ähnlich wie :=, vermeidet aber den Overhead von [.data.table, so ist es auch hier.
viel schneller in einer Schleife. Weniger flexibel als :=, aber so flexibel.
als Matrix-Unterkontierung. Ähnlich wie bei setnames(), setcolorder(),
setkey() und setattr(), d.h., weist per Referenz ohne jegliche Kopie zu.

  • M = Matrix(1,nrow=100000,ncol=100)
  • DF = als.Daten.Rahmen(M)
  • DT = als.data.table(M)
  • system.time(for (i in 1:1000) DF[i,1L] <- i) # 591.000s
  • system.time(for (i in 1:1000) DT[i,V1:=i]) # 1.158s
  • system.time(for (i in 1:1000) M[i,1L] <- i) # 0.016s
  • system.time(for (i in 1:1000) set(DT,i,1L,i))) # 0.027s
  • data.table Creators bevorzugen set für einige Dinge, wie diese Aufgabe, die auch mit
  • lapply und .SD erledigt werden kann.
  • Ich wurde eigentlich zu dieser Lösung geleitet, nachdem ich diese Frage zu StackOverflow gestellt hatte.
  • Ich war auch erfreut zu erfahren, dass die gesuchte Funktionalität – das Anwenden einer Funktion auf eine Teilmenge von Spalten mit .SDcols unter Beibehaltung der unberührten Spalten – als Feature Request hinzugefügt wurde.

dt <- data.table(mtcars)[,1:5, with=F]
für (j in c(1L,2L,4L))) set(dt, j=j, value=-dt[[j]]) # ganze Zahlen, die ‚L‘ verwenden, die für Effizienz übergeben werden.
für (j in c(3L,5L)) set(dt, j=j, value=paste0(dt[[j]],‘!!‘))))
Kopf(dt)
## mpg cyl disp hp drat
## 1: -21.0 -6 160!! -110 3.9!!
## 2: -21.0 -6 160!! -110 3.9!!
## 3: -22.8 -4 108!! -93 3.85!!
## 4: -21.4 -6 258!! -110 3.08!!
## 5: -18.7 -8 360!! -175 3.15!!
## 6: -18.1 -6 225!! -105 2.76!!
Verwendung der Verschiebung zum Führen/Lagern von Vektoren und Listen
Beachten Sie, dass diese Funktion nur in der Version 1.9.5 (derzeit auf Github, nicht CRAN) verfügbar ist. Base R verfügt überraschend nicht über großartige Werkzeuge für den Umgang mit Leads/Lags von Vektoren, mit denen die meisten sozialwissenschaftlichen Statistikprogramme (Stata, SAS, sogar FAME, das ich in meinen prägenden Datenjahren verwendet habe) ausgestattet sind.
dt <- data.table(mtcars)[,.(mpg, cyl)]]
dt[,mpg_lag1:=shift(mpg, 1)]]
dt[,mpg_forward1:=shift(mpg, 1, type=’lead‘)]]]
Kopf(dt)
## mpg cyl mpg_lag1 mpg_forward1
## 1: 21.0 6 NA 21.0
## 2: 21.0 6 21.0 22.8
## 3: 22.8 4 21.0 21.4
## 4: 21.4 6 22.8 18.7
## 5: 18.7 8 21.4 18.1
## 6: 18.1 6 18.7 14.3
verschieben mit by
# Erstellen von Daten
n <- 30
dt <- data.table(
date=rep(seq(as.date(‚2010-01-01‘), as.date(‚2015-01-01′), by=’year‘), n/6),
ind=rpois(n, 5),
entity=sort(rep(letters[1:5], n/5))
)

setkey(dt, entity, date) # wichtig für die Bestellung
dt[,indpct_fast:=(ind/shift(ind, 1))-1, by=entity]

Lagpad <- Funktion(x, k) c(rep(NA, k), x)[1:Länge(x)]
dt[,indpct_slow:=(ind/lagpad(ind, 1))-1, by=entity]

Kopf(dt, 10)
## 1: 2010-01-01-01 3 a NA NA NA
## 2: 2011-01-01 2 a -0.3333333 -0.3333333
## 3: 2012-01-01 5 a 1.5000000 1.5000000
## 4: 2013-01-01 4 a -0.2000000 -0.2000000
## 5: 2014-01-01 1 a -0.7500000 -0.7500000
## 6: 2015-01-01 5 a 4.0000000 4.0000000
## 7: 2010-01-01-01 2 b NA NA NA
## 8: 2011-01-01 6 b 2.0000000 2.0000000
## 9: 2012-01-01 8 b 0.3333333 0.3333333
## 10: 2013-01-01 9 b 0.1250000 0.1250000
Erstellen Sie mehrere Spalten mit := in einer Anweisung.
Dies ist nützlich, aber beachten Sie, dass die Spalten, an denen gearbeitet wird, Atomvektoren oder Listen sein müssen. Das heißt, sie müssen vor der Ausführung der Berechnung vorhanden sein.
Gebäudekolonnen, die auf andere Kolonnen in diesem Satz verweisen, müssen einzeln oder in Kettenform erstellt werden.
dt <- data.table(mtcars)[,.(mpg, cyl)]]
dt[,`:=`(avg=mittel(mpg), med=median(mpg), min=min(mpg)), by=cyl]
Kopf(dt)

## mpg cyl avg avg med min
## 1: 21.0 6 19.74286 19.7 17.8
## 2: 21.0 6 19.74286 19.7 17.8
## 3: 22.8 4 26.66364 26.0 21.4
## 4: 21.4 6 19.74286 19.7 17.8
## 5: 18.7 8 15.10000 15.2 10.4
## 6: 18.1 6 19.74286 19.7 17.8
Weisen Sie eine Spalte mit := benannt mit einem Zeichenobjekt zu.
Dies ist der empfohlene Weg, um eine neue Spalte zuzuordnen, deren Namen Sie bereits festgelegt und als Zeichen gespeichert haben. Umgeben Sie das Zeichenobjekt einfach in Klammern.
dt <- data.table(mtcars)[, .(cyl, mpg)]]

thing2 <-‚mpgx2“.
dt[,(thing2):=mpg*2]

Kopf(dt)
## cyl mpg mpg mpgx2
## 1: 6 21.0 42.0
## 2: 6 21.0 42.0
## 3: 4 22.8 45.6
## 4: 6 21.4 42.8
## 5: 8 18.7 37.4
## 6: 6 18.1 36.2
Dies ist eine alte (jetzt veraltete) Methode, die im Moment noch funktioniert. Nicht empfohlen.
thing3 <-‚mpgx3“.
dt[,thing3:=mpg*3, with=F]

Kopf(dt)
## cyl mpg mpg mpgx2 mpgx3
## 1: 6 21.0 42.0 63.0
## 2: 6 21.0 42.0 63.0
## 3: 4 22.8 45.6 68.4
## 4: 6 21.4 42.8 64.2
## 5: 8 18.7 37.4 56.1
## 6: 6 18.1 36.2 54.3
2. BY

Berechnen einer Funktion über eine Gruppe (mit by), wobei jede Entität in einer zweiten Kategorie ausgeschlossen wird.

Dieser Titel macht wahrscheinlich nicht sofort viel Sinn. Lassen Sie mich erklären, was ich berechnen werde und warum an einem Beispiel. Wir wollen das mpg jedes Autos mit dem durchschnittlichen mpg der Autos in der gleichen Klasse (die gleiche Anzahl von Zylindern) vergleichen. Wir wollen jedoch nicht den Gruppenmittelwert verzerren, indem wir das Auto einbeziehen, das wir mit dem Durchschnitt in diesem Durchschnitt vergleichen wollen.

Diese Annahme erscheint in diesem Beispiel nicht sinnvoll, sondern geht davon aus, dass gear+cyl die Autos eindeutig identifiziert. In dem realen Projekt, in dem ich mit diesem Problem konfrontiert war, berechnete ich einen Indikator für einen Gutachter im Verhältnis zum Durchschnitt aller anderen Gutachter in ihrer zip3. (Zyl. war wirklich Postleitzahl und Ausrüstung war der Ausweis des Gutachters).
METHODE 1: In-line
0,a Verzerrter Mittelwert: einfacher Mittelwert durch Zyl.
Wir wollen jedoch für jede Reihe wissen, was der Mittelwert unter all den anderen Autos mit der gleichen Anzahl von Zyklen ist, mit Ausnahme dieses Autos.

dt <- data.table(mtcars)[,.(cyl, gear, mpg)]]
dt[, mpg_biased_mean:=mean(mpg), by=cyl]
Kopf(dt)
## cyl gear mpg mpg mpg_biased_mean
## 1: 6 4 21.0 19.74286
## 2: 6 4 21.0 19.74286
## 3: 4 4 22.8 26.66364
## 4: 6 3 21.4 19.74286
## 5: 8 3 18.7 15.10000
## 6: 6 3 18.1 19.74286
1.a.GRP ohne Einstellschlüssel
dt[, dt[!gear %in% unique(dt$gear)[.GRP], mean(mpg), by=cyl], by=gear] #unverzerrtes Mittel
## Zahnrad-Zylinder V1
## 1: 4 6 19.73333
## 2: 4 8 15.10000
## 3: 4 4 25.96667
## 4: 3 6 19.74000
## 5: 3 4 27.18000
## 6: 3 8 15.40000
## 7: 5 6 19.75000
## 8: 5 4 26.32222
## 9: 5 8 15.05000
# überprüfen
dt[gear!=4 & cyl===6, mean(mpg)]]
## [1] 19.73333

Aktualisierung 24.9.2015: Per Matt Dowle’s Kommentare, dies funktioniert auch mit etwas weniger Code. Für mein einfaches Beispiel gab es auch einen marginalen Geschwindigkeitsgewinn. Die Zeitersparnis gegenüber der.GRP-Methode wird mit der Komplexität des Problems wahrscheinlich zunehmen.
dt[, dt[!gear %in% .BY[[1]], mean(mpg), by=cyl], by=gear] #unverzerrtes Mittel
## Zahnrad-Zylinder V1
## 1: 4 6 19.73333
## 2: 4 8 15.10000
## 3: 4 4 25.96667
## 4: 3 6 19.74000
## 5: 3 4 27.18000
## 6: 3 8 15.40000
## 7: 5 6 19.75000
## 8: 5 4 26.32222
## 9: 5 8 15.05000
1.b Wie 1.a, aber etwas schneller.

uid <- unique(dt$gear)
dt[, dt[!gear %in% (uid[.GRP]), mean(mpg), by=cyl], by=gear][order(cyl, gear)] #unverzerrtes Mittel
## Zahnrad-Zylinder V1
## 1: 3 4 27.18000
## 2: 4 4 25.96667
## 3: 5 4 26.32222
## 4: 3 6 19.74000
## 5: 4 6 19.73333
## 6: 5 6 19.75000
## 7: 3 8 15.40000
## 8: 4 8 15.10000
## 9: 5 8 15.05000
Warum funktioniert das?
# 1.a es auseinanderziehen mit .GRP
dt[, .GRP, by=cyl]
## Zylinder aus GFK
## 1: 6 1
## 2: 4 2
## 3: 8 3
dt[, .(.GRP, unique(dt$gear)[.GRP]), by=cyl]
## Zylinder GFK V2
## 1: 6 1 4
## 2: 4 2 3
## 3: 8 3 5
dt[,dt[, .(.GRP, unique(dt$gear)[.GRP]), by=cyl], by=gear]
## Zahnrad-Zylinder GFK V2
## 1: 4 6 1 4
## 2: 4 4 2 3
## 3:

## 3: 4 8 3 5
## 4: 3 6 1 4
## 5: 3 4 2 3
## 6: 3 8 3 5
## 7: 5 6 1 4
## 8: 5 4 2 3
## 9: 5 8 3 5
1.b Einstellschlüssel
setkey(dt, gear)
uid <- unique(dt$gear)
dt[, dt[!..(uid[.GRP]), mean(mpg), by=cyl], by=gear] #unverzerrtes Mittel
## Zahnrad-Zylinder V1
## 1: 3 6 19.74000
## 2: 3 4 27.18000
## 3: 3 8 15.40000
## 4: 4 6 19.73333
## 5: 4 8 15.10000
## 6: 4 4 25.96667
## 7: 5 6 19.75000
## 8: 5 8 15.05000
## 9: 5 4 26.32222
mean(dt[cyl===4 & gear!=3,mpg]) # testung
## [1] 27.18
mean(dt[cyl===6 & gear!=3,mpg]) # testing # testing
## [1] 19.74
METHODE 2: Verwendung von {} und .SD
{} wird verwendet, um Zwischenoperationen zu unterdrücken.
Aufbauen

Hier gibt es keine Überraschungen.
dt[, .SD[, mean(mpg)], by=gear] # wie `dt[, mean(mpg), by=gear]`
## Gang V1
## 1: 3 16.10667
## 2: 4 24.53333
## 3: 5 21.38000
dt[, .SD[, mean(mpg), by=cyl], by=gear] # wie `dt[, mean(mpg), by=.(cyl, by=gear)]`
## Zahnrad-Zylinder V1
## 1: 3 6 19.750
## 2: 3 8 15.050
## 3: 3 4 21.500
## 4: 4 6 19.750
## 5: 4 4 26.925
## 6: 5 4 28.200
## 7: 5 8 15.400
## 8: 5 6 19.700
Verschachtelte data.tables und durch Anweisungen
Dieser Chunk zeigt, was mit zweien passiert, indem Anweisungen in zwei verschiedene data.tables verschachtelt sind. Nur zu Erklärungszwecken – nicht notwendig für unsere Aufgabe. n zählt die Anzahl der Fahrzeuge in diesem Zylinder, N zählt die Anzahl der Fahrzeuge pro Zylinder und Getriebe.

dt[,{
vbar = sum(mpg)
n = .N
.SD[,.(n, .N, sum_in_gear_cyl=sum(mpg), sum_in_cyl=vbar), by=gear]
} , by=cyl]
## Zylindergetriebe n N Summe_in_Getriebe_Zylinder Summe_in_Zylindern
## 1: 6 3 7 2 39.5 138.2
## 2: 6 4 7 4 79.0 138.2
## 3: 6 5 7 1 19.7 138.2
## 4: 8 3 14 12 180.6 211.4
## 5: 8 5 14 2 30.8 211.4
## 6: 4 3 11 1 21.5 293.3
## 7: 4 4 11 8 215.4 293.3
## 8: 4 5 11 2 56.4 293.3
dt[,sum(mpg), by=cyl] # test
## Zylinder V1
## 1: 6 138.2
## 2: 8 211.4
## 3: 4 293.3
Berechnung des „unvoreingenommenen Mittelwerts“.
Dies geschieht in einer Summentabelle. Dies müsste, wenn gewünscht, wieder auf dt zusammengeführt werden.

dt[,{
vbar = mean(mpg)
n = .N
.SD[,(n*vbar-sum(mpg))/(n-.N),by=gear]
} , by=cyl]
## Zylindergetriebe V1
## 1: 6 3 19.74000
## 2: 6 4 19.73333
## 3: 6 5 19.75000
## 4: 8 3 15.40000
## 5: 8 5 15.05000
## 6: 4 3 27.18000
## 7: 4 4 25.96667
## 8: 4 5 26.32222
METHODE 3: Superschnelle Mittelwertberechnung
Nichtfunktionaler direkter Weg
Verwenden eines vektorisierten Ansatzes zum Berechnen des unvoreingenommenen Mittelwerts für jede Kombination von Zahnrad und Zylinder. Mechanisch berechnet es den „voreingenommenen Durchschnitt“ für alle Fahrzeuge nach Zylindern und subtrahiert dann den Anteil der Fahrzeuge mit der Kombination aus Getriebe und Zylinder, die wir vom Durchschnitt ausschließen wollen, und addiert diesen Anteil. Dann extrapolieren Sie diesen reduzierten Mittelwert.

dt <- data.table(mtcars)[,.(mpg,cyl,gear)]]
dt[,`:=`(avg_mpg_cyl=mittel(mpg), Ncyl=.N), by=cyl]
dt[,`:=`(Ncylgear=.N, avg_mpg_cyl_gear=mean(mpg))), by=.(cyl, gear)]]
dt[,unbmean:=(avg_mpg_cyl*Ncyl-(Ncylgear*avg_mpg_cyl_gear))/(Ncyl-Ncylgear)]]]
setkey(dt, cyl, cyl, gear)
Kopf(dt)
## mpg cyl gear avg_mpg_cyl Ncyl Ncyl Ncylgear avg_mpg_cyl_gear unbemittelt
## 1: 21.5 4 3 26.66364 11 1 21.500 27.18000
## 2: 22.8 4 4 26.66364 11 8 26.925 25.96667
## 3: 24.4 4 4 26.66364 11 8 26.925 25.96667
## 4: 22.8 4 4 26.66364 11 8 26.925 25.96667
## 5: 32.4 4 4 26.66364 11 8 26.925 25.96667
## 6: 30.4 4 4 26.66364 11 8 26.925 25.96667
Verpacken des untenstehenden Codes in eine Funktion
leaveOneOutMean <- Funktion(dt, ind, bybig, bysmall) {
dtmp <- copy(dt) # copy, um das ursprüngliche dt Objekt mit Zwischenzuweisungen nicht zu verändern.
dtmp <- dtmp[is.na(get(ind))==F,]
dtmp[,`:=`(avg_ind_big=mean(get(ind)), Nbig=.N), by=.(get(bybig))]]
dtmp[,`:=`(Nbigsmall=.N, avg_ind_big_small=mean(get(ind)))), by=.(get(bybig), get(bysmall))]]]
dtmp[,unbmean:=(avg_ind_big*Nbig-(Nbigsmall*avg_ind_big_klein_klein))/(Nbig-Nbigklein)]]]
return(dtmp[,unbmean]))
}

dt <- data.table(mtcars)[,.(mpg,cyl,gear)]]
dt[,unvoreingenommen_mean:=leaveOneOutMean(.SD, ind=’mpg‘, bybig=’cyl‘, bysmall=’gear‘)]]]
dt[,bias_mean:=mean(mpg), by=cyl]
Kopf(dt)
## mpg cyl Zahnrad unvoreingenommen_mittel voreingenommen_mittel
## 1: 21.0 6 4 19.73333 19.74286
## 2: 21.0 6 4 19.73333 19.74286
## 3: 22.8 4 4 25.96667 26.66364
## 4: 21.4 6 3 19.74000 19.74286
## 5: 18.7 8 3 15.40000 15.10000
## 6: 18.1 6 3 19.74000 19.74286

Geschwindigkeitskontrolle

Das Verfahren 3 ist etwa 100x schneller als die beiden anderen. Großartig für diese enge Aufgabe mit der eingebauten Vektorisierung, aber weniger verallgemeinerbar; Die beiden anderen Methoden ermöglichen es, jede Funktion zu übergeben.
dt <- data.table(mtcars)
dt <- dt[sample(1:.N, 100000, replace=T), ] # Erhöhung der Zeilenzahl in mtcars

dt$gear <- sample(1:300, nrow(dt), replace=T) # Hinzufügen von mehr Kateogorien
Verfahren 3:
system.time(dt[,unvoreingenommen_mittel_vektorisiert:=leaveOneOutMean(.SD, ind=’mpg‘, bybig=’cyl‘, bysmall=’gear‘)]))
##Benutzersystem ist abgelaufen
## 0.033 0.003 0.035
Verfahren 2:
system.time(tmp <- dt[,dt[!gear %in% unique(dt$gear)[.GRP], mean(mpg), by=cyl], by=gear] ) )
##Benutzersystem ist abgelaufen
## 3.709 0.359 4.069
Verfahren 1:
uid <- unique(dt$gear)
system.time(dt[, dt[!gear %in% (uid[.GRP]), mean(mpg), by=cyl], by=gear][order(cyl, gear)]))
##Benutzersystem ist abgelaufen
## 3.345 0.331 3.677

Schlüssel für Schlüssel, die sich daraus ergebende aggregierte Tabelle Ohne Keyby
Kategorien sind nicht sortiert
## devtools::install_github(‚brooksandrew/Rsenal‘)
library(‚Rsenal‘) # Grabbing Tiefenbin-Funktion
tmp <- dt[, .(N=.N, sum=sum(vs), mean=mean(vs)/.N), by=depthbin(mpg, 5, labelOrder=T)]]
tmp
## Tiefe N Summe Mittelwert
## 1: (15.2,17.8] 2/5 15372 3131 1.325020e-05
## 2: (17.8,21] 3/5 21839 6204 1.300787e-05
## 3: [10.4,15.2] 1/5 25255 0 0.000000e+00
## 4: (21,24.4] 4/5 18817 18817 5.314343e-05
## 5: (24.4,33.9] 5/5 18717 15581 4.447571e-05
tmp[,barplot(mean, names=depthbin, las=2)]]

## [,1]
## [1,] 0.7
## [2,] 1.9
## [3,] 3.1
## [4,] 4.3
## [5,] 5.5
Mit Keyby
## devtools::install_github(‚brooksandrew/Rsenal‘)
Bibliothek(‚Rsenal‘)
tmp <- dt[, .(N=.N, sum=sum(vs), mean=mean(vs)/.N), keyby=depthbin(mpg, 5, labelOrder=T)]]
tmp
## Tiefe N Summe Mittelwert
## 1: [10.4,15.2] 1/5 25255 0 0.000000e+00
## 2: (15.2,17.8] 2/5 15372 3131 1.325020e-05
## 3: (17.8,21] 3/5 21839 6204 1.300787e-05
## 4: (21,24.4] 4/5 18817 18817 5.314343e-05
## 5: (24.4,33.9] 5/5 18717 15581 4.447571e-05
tmp[,barplot(mean, names=depthbin, las=2)]]

## [,1]
## [1,] 0.7
## [2,] 1.9
## [3,] 3.1
## [4,] 4.3
## [5,] 5.5
Verwenden von [1], [.N], setkey und by für innerhalb der Gruppenunterordnung
den höchsten Wert der Spalte A annehmen, wenn die Spalte B nach Gruppe am höchsten ist.
Max. qsec für jede Kategorie von Zylindern (das ist einfach)
dt <- data.table(mtcars)[, .(cyl, mpg, qsec)]]
dt[, max(qsec), by=cyl]
## Zylinder V1
## 1: 6 20.22
## 2: 4 22.90
## 3: 8 18.00
Wert von qsec, wenn mpg der höchste Wert pro Kategorie von Zylindern ist.
(das ist kniffliger)
setkey(dt, mpg)
dt[,qsec[.N], by=cyl]
## Zylinder V1
## 1: 8 17.05
## 2: 6 19.44
## 3: 4 19.90

  • Wert von qsec, wenn mpg der niedrigste pro Kategorie von Zylindern ist.
    dt[,qsec[1], by=cyl]
    ## Zylinder V1
    ## 1: 8 17.98
    ## 2: 6 18.90
    ## 3: 4 18.60
  • Wert von qsec, wenn mpg der Median pro Kategorie von Zylindern ist.
    dt[,qsec[round(.N/2)], by=cyl], by=cyl]
    ## Zylinder V1
    ## 1: 8 18.0
    ## 2: 6 15.5
    ## 3: 4 16.7
  • Teilmengenzeilen innerhalb der Anweisung
    V1 ist die Standardabweichung von mpg nach Zylindern.
  • V2 ist die Standardabweichung von mpg für nur die erste Hälfte von mpg.
  • dt <- data.table(mtcars)
  • setkey(dt,mpg)
  • dt[, .(sd(mpg), sd(mpg[1:round(.N/2)]))), by=cyl])
    ## cyl V1 V2 V2
    ## 1: 8 2.560048 2.0926174
    ## 2: 6 1.453567 0.8981462
    ## 3: 4 4.509828 1.7728508

3. FUNKTIONEN

Übergabe von Spaltennamen der data.table als Funktionsargumente
Methode 1: Keine Angebote, und Abreise + Ersatz
Dieser Weg erscheint mehr data.table-ish, weil er die Praxis beibehält, in den meisten Fällen keine Anführungszeichen für Variablennamen zu verwenden.
dt <- data.table(mtcars)[,.(cyl, mpg)]]
myfunc <- function(dt, v) {
v2=deparse(substitute(v))
dt[,v2, with=F][[1]]] # [[1]]] gibt einen Vektor anstelle einer data.table zurück.
}

myfunc(dt, mpg)
## [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2
## [15] 10.4 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4
## [29] 15.8 19.7 15.0 21.4
Methode 2: Angebote und erhalten Sie
Allerdings tendiere ich dazu, Spaltennamen als Zeichen (zitiert) zu verwenden und get jedes Mal zu verwenden, wenn ich auf diese Spalte verweise. Das kann ärgerlich sein, wenn Sie eine lange Funktion haben, die wiederholt auf Spaltennamen verweist, aber ich muss oft so wenige Zeilen Code mit data.table schreiben, es ist mir noch nicht so schrecklich unscheinbar erschienen.
dt <- data.table(mtcars)
myfunc <- function(dt, v) dt[,get(v)]]

myfunc(dt, ‚mpg‘)
## [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2
## [15] 10.4 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4
## [29] 15.8 19.7 15.0 21.4
Vorsicht vor dem Scoping in der data.table
data.frame way
Wenn Sie innerhalb einer Funktion, die in der globalen Umgebung existiert, etwas zu einem data.frame hinzufügen, wirkt sich dies nicht auf dieses Objekt in der globalen Umgebung aus, es sei denn, Sie kehren zurück und weisen es als solches neu zu oder Sie verwenden den Operator <<<-.
df <- mtcars[,c(‚cyl‘, ‚mpg‘)]]
add_column_df <- function(df) {
df$addcol1<-‚hier in func!‘.
df$addcol2 <<<-‚in glob env!‘.
rückgabe(df)
}

Wenn wir die Funktion aufrufen, sehen wir addcol1 in der Ausgabe. Aber nicht addcol2. Das liegt daran, dass es dem df in der globalen Umgebung eine Ebene höher hinzugefügt wurde.
head(add_column_df(df)))
## cyl mpg addcol1
## Mazda RX4 6 21.0 hier in func!
## Mazda RX4 Wag 6 21.0 hier in func!
## Datsun 710 4 22.8 hier in func!
## Hornet 4 Drive 6 21.4 hier in func!

## Hornet Sportabout 8 18.7 hier in func!
## Valiant 6 18.1 hier in func!
Hier ist addcol2, aber nicht addcol.
Kopf(df)
## cyl mpg addcol2
## Mazda RX4 6 21.0 in glob env!
## Mazda RX4 Wag 6 21.0 in glob env!
## Datsun 710 4 22.8 in glob env!
## Hornet 4 Drive 6 21.4 in glob env!
## Hornet Sportabout 8 18.7 in glob env!
## Valiant 6 18.1 in glob env!
data.table Weg

Im Gegensatz zu data.frame fügt der Operator := eine Spalte sowohl dem in der globalen Umgebung lebenden als auch in der Funktion verwendeten Objekt hinzu. Ich denke, das liegt daran, dass diese Objekte tatsächlich das gleiche Objekt sind. data.table verkürzt die Rechenzeit, indem es keine Kopien erstellt, es sei denn, es wird ausdrücklich darauf hingewiesen.
dt <- data.table(mtcars)
add_column_dt <- function(dat) {
dat[,addcol:=’kleben_an_dt!‘] # hits dt in glob env
return(dat)
}
head(add_column_dt(dt))) # addcol here
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am gear carb addcol
## 1: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 kleben_an_dt!
## 2: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 kleben_an_dt!
## 3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 1 4 1 kleben_an_dt!
## 4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 kleben_an_dt!
## 5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 kleben_an_dt!
## 6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Verkleben_auf_dt!
head(dt) # addcol auch hier
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am gear carb addcol
## 1: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 kleben_an_dt!
## 2: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 kleben_an_dt!
## 3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 1 4 1 kleben_an_dt!
## 4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 kleben_an_dt!
## 5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 kleben_an_dt!
## 6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Verkleben_auf_dt!

So etwas wie diese Umbenennung der lokalen Version mit Kopie umgeht dieses Verhalten, ist aber wahrscheinlich etwas weniger effizient (und elegant). Ich vermute, dass es einen saubereren und/oder schnelleren Weg gibt, dies zu tun: Halten Sie einige Variablen lokal für die Funktion, während Sie andere Spalten persistieren und zurückgeben.
dt <- data.table(mtcars)
add_column_dt <- function(dat) {
datloc <- copy(dat)
datloc[,addcol:=’not sticking_to_dt!‘] # trifft dt in glob env
return(datloc)
}

head(add_column_dt(dt))) # addcol here
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am gear carb addcol
## 1: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 nicht haftend_an_dt!
## 2: 21.0 6 160 110 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 4 nicht haftend_an_dt!
## 3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 1 4 1 nicht klebend_an_dt!
## 4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 nicht haftend_an_dt!
## 5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 nicht haftend_an_dt!
## 6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 nicht klebend_an_dt!
head(dt) # addcol nicht hier
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am gear carb
## 1: 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## 2: 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## 5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

4. DRUCKEN

Drucke data.table mit [].
Nichts bahnbrechendes hier, sondern ein kleines, vielseitiges Stück Funktionalität. In der data.frame-Welt wird durch das Umschließen eines Ausdrucks in () die Ausgabe an die Konsole gedruckt. Dies funktioniert auch mit data.table, aber es gibt noch einen anderen Weg. In der data.table wird dies durch Anhängen von [] an das Ende des Ausdrucks erreicht. Ich finde das nützlich, denn wenn ich an der Konsole forsche, beschließe ich normalerweise nicht, die Ausgabe zu drucken, bis ich fast fertig bin und ich bereits am Ende des von mir geschriebenen Ausdrucks stehe.
# data.frame Druckweise nach einer Zuweisung
df <- head(mtcars) # wird nicht gedruckt
(df <- head(mtcars)) # does print

## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am gear carb
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 4 4
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 4 4
## Datsun 710 22,8 4 108 93 3,85 2,320 18,61 1 1 1 4 1 4 1
## Hornet 4 Antrieb 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 0 3 1
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 0 3 2 2 2
## Tapfer 18,1 6 225 105 2,76 3,460 20,22 1 0 3 1 1
# data.table Druckmethode nach einer Zuweisung
dt <- data.table(head(mtcars)) # druckt nicht
dt[,hp2wt:=hp/wt][][] # wird gedruckt
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs. am Getriebe carb hp2wt
## 1: 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 41.98473
## 2: 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 38.26087
## 3: 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 40.08621
## 4: 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 34.21462

## 5: 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 50.87209
## 6: 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 30.34682
Ausgabe ausblenden von := mit knitritritr
Früher druckten Zuweisungen mit dem Operator := das Objekt an die Konsole, wenn Dokumente mit Strickerei und Rmarkdown gestrickt wurden. Dies ist in der data.table v1.9.5 behoben. Zum Zeitpunkt meines Schreibens ist dies jedoch derzeit auf CRAN nicht verfügbar…. nur Github. Für 1.9.4 Benutzer bietet dieser StackOverflow-Post einige Hacky-Lösungen. Dieser Ansatz der geringsten Impedanz, den ich gefunden habe, war es, den Ausdruck einfach in unsichtbar zu wickeln. Andere Lösungen ändern die Art und Weise, wie Sie data.table verwenden, was mir nicht gefiel.