Guava 18.0到22.0 Equivalence发生了较大的变化,这里我们先不可考虑Equivalence 新实现的那个接口,首先看一个测试demo: import java.util.ArrayList;import java.util.List; public class WapperTest { public static void main(String[] args) { Equivalence<Object> equivalence=Equivalence.equals();…

1.简介 在我们数据分析的实际应用中,我们可能会花费大量的时间在数据清洗上,而如果使用 R 里面自带的一些函数(base 包的 transform 等),可能会觉得力不从心,或者不是很人性化.好在我们有其他选择.这里我们介绍 dplyr 包. 首先加载包: install.packages("dplyr") library(dplyr) 单表操作函数(one table verbs)如下: filter: 保留满足条件的行 select: 使用列名选出列 arrange: 对数据的所有…

1. stringr介绍 stringr包被定义为一致的.简单易用的字符串工具集.所有的函数和参数定义都具有一致性,比如,用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理. 字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能,却也是必不可少的,数据清洗.可视化等的操作都会用到.对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数,随着时间的积累,已经变得很多地方不一致,不规范的命名,不标准的参数定义,很难看一眼就上手使用.字符串处理在其他语言中都是非常方便的事情,R语言在这方面确实落后了.stringr包就是为了解决这…

dplyr包:plyr包的替代者,专门面对数据框,将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数,其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数,从而省略了中间的赋值步骤,可以大量减少内存中的对象,节省内存,可惜的是应用范围还不是很广. dplyr和data.table(易于操作数据)是R的两个高效数据处理包,这两个包有它们各自的优点. data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹,dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处 首先dplyr提供了…

最初安装redhat 时, 系统自己装的,只安装了base 包,在开发过程中,需要不停的安装某个需求包,   图省事,安装光盘下的开发组件包: 在安装光盘下,,,用命令: yum grouplist   查看可以安装的 包组件名 然后用       yum groupinstall Additional Development    安装开发包 ---------------------------------------------------------------------- cento…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.…

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split…

包(Package)是实现特定功能的.预先写好的代码库(library),通俗地说,包是含有函数.数据等的功能模块.R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量.在使用包之前,最好到社区中了解其他网友的反馈.R预先安装了一系列的基础包,包括base.datasets.utils.grDevices.graphics.stats.以及methods,由于已经预先安装,因此,可以直接使用,提供了系统默认的函数和数据集. 一,包操作 在使用包之前,用户必须把包安…

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的…