利用data.table包变形数据 一. 基础概念 data.table 这种数据结构相较于R中本源的data.frame 在数据处理上有运算速度更快,内存运用更高效,可认为它是data.frame 的升级版.同时,data.table 包具备更多更强的功能,它基本工作形式是, dt [i, j, by] dt 为data.table 结构 i 为行,j 为列,by 为分组 二. 创建 data.table 和data.frame一样,如下: data.table(a=c(1, 2), b=c(…

melt函数可以将宽数据转化为长数据 dcast函数可以将长数据转化为宽数据 > DT = fread("melt_default.csv") > DT family_id age_mother dob_child1 dob_child2 dob_child3 1: 1 30 1998-11-26 2000-01-29 NA 2: 2 27 1996-06-22 NA NA 3: 3 26 2002-07-11 2004-04-05 2007-09-02 4: 4 32 2…

http://www.sthda.com/english/wiki/create-and-format-word-documents-using-r-software-and-reporters-package Install and load the ReporteRs R package Create a simple Word document Add texts : title and paragraphs of texts Format the text of a Word docum…

这里整理了基于java平台的常用资源 翻译 from :akullpp | awesome-java 大家一起学习,共同进步. 如果大家觉得有用,就mark一下,赞一下,或评论一下,让更多的人知道.thanks. 构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gra…

RDIFramework.NET — 基于.NET的快速信息化系统开发框架 — 系列目录 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,给用户和开发者最佳的.Net框架部署方案.  框架简单介绍 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,为企业或个人在.NET环境下快速开发系统提供了强大的支持,开发人员不需要开发系统的基础功能和公共模块,框架自身提供了强大的函数库和开发包,开发人员只须集中精力专注于业务部分的开发,因此大大提高开…

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数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和…

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容…

Linux常用命令讲解 1.命令格式:命令 [-选项]  [参数] 超级用户的提示符是# 一般用户的提示符是$ 如:ls -la /usr说明: 大部分命令遵从该格式多个选项时,可以一起写 eg:ls –l –a   ls –la简化选项与完整选项(注:并非所有选项都可使用完整选项) eg:ls –all  ls –a eg: #ls  显示文件信息 #ll  显示文件(不包括隐藏文件)具体信息 等于 #ls -l #ll -a 显示所有文件(包括隐藏文件)具体信息 #ll -htr aa …

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear…