数据分析的工作,80%的时间耗费在处理数据上,而数据处理的主要过程可以分为:分离-操作-结合(Split-Apply-Combine),也就是说,首先,把数据根据特定的字段分组,每个分组都是独立的:然后,对每个分组按照业务需求执行转换:最后,把转换后的结果组合在一起.在数据处理中,经常需要循环访问数据,R语言是矢量化的,天生具有处理循环操作的优势. 使用ggplot2包中的diamonds数据集做为示例数据 > install.packages('ggplot2') > library(ggp…

数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构.在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str(x)函数用于查看R对象的内部结构,通过print(x)函数,显示数据对象存储的内容,该函数把数据打印到控制台上,另外,RStudio提供了一个可视化查看数据的函数View(x). 一,处理数据的函数 标量通常是常量,每一个标量都有特定的数据类型,常用的数据类型是数值类型,字符类型,逻辑类型和日期类…

一. 前言 本篇实战案例基于 youlai-mall 项目.项目使用的是当前主流和最新版本的技术和解决方案,自己不会太多华丽的言辞去描述,只希望能勾起大家对编程的一点喜欢.所以有兴趣的朋友可以进入 github | 码云了解下项目明细 ,有兴趣也可以一起研发和进步. 微服务通过整合 Spirng Cloud Gateway.Spring Security OAuth2.JWT 实现微服务的统一认证授权.其中Spring Cloud Gateway作为OAuth2客户端,其他微服务提供资源服务给网…

数据重塑通常使用reshape2包,reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换,由于reshape2包不在R的默认安装包列表中,在第一次使用之前,需要安装和引用: install.packages("reshape2") library(reshape2) 重塑数据,首先把数据融合(melt),以使每一行都有唯一的标识-变量组合,然后把数据重塑(cast)为想要的任何形状.在重塑过程中,可以使用任何函数对数据进行整合,也可以把长格式转换为宽格式,这种操作类似于Excel的…

ggplot2包实现了基于语法的.连贯一致的创建图形的系统,由于ggplot2是基于语法创建图形的,这意味着,它由多个小组件构成,通过底层组件可以构造前所未有的图形.ggplot2可以把绘图拆分成多个面板,且能够按照顺序创建多重图形,基本上,无所不能,是R开发人员必学必会的包. ggplot2图形系统的核心理念是: 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离: 按图层作图,有利于结构化思维: 具有命令式作图的调整函数,使绘图更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节. 使用gg…

在实际分析数据之前,必须对数据进行清理和转化,使数据符合相应的格式,提高数据的质量.数据处理通常包括增加新的变量.处理缺失值.类型转换.数据排序.数据集的合并和获取子集等. 一,增加新的变量 通常需要根据数据框中的现有列,按照特定的公式.业务逻辑,向数据框中新增变量,常用的操作符是: 算术运算符是:+ - * /,求模(%%),整除(%/%), 比较运算符是:不等是 !=,相等是 ==, 逻辑运算符与(&).或(|)和非(!). 举个例子,有数据框mydata mydata<-data.fr…

1 应用场景 Mycat 有很多数据分库规则,接下来几篇就相关觉得常用的规则进行试用与总结. 一般来说,按自然月份来进行数据分片的规则比较适用于商城订单查询,类似最近1周.2周.3个月内的数据.或是报表类应用. 这样的数据放在一个片区内省去了数据合并的时间. 当然按月数据量不要过大就OK.   2 环境说明 Windows 7 本机多数据库 Mysql 5.5.2 3306 端口下挂有4个库 : range_db_4.range_db_5.range_db_6.range_db_7 3310 端…

文本表是显示数据的重要图形,一个文本表按照区域划分为:列标题,行标题,数据区,美学特征有:前景样式.背景央视.字体.网格线等. 一,使用ggtexttable绘图文本表 载入ggpubr包,可以使用ggtexttable绘制文本表: library(ggpubr) 1,基本函数 绘制一个文本表,用到7个基本函数: ggtexttable():用于绘制文本表, ttheme():用于设置表的样式, rownames_style(), colnames_style(), tbody_style():…

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响.在R中,经常使用VIM(Visualization and Imputation of Missing values)包来对缺失值进行可视化和插补.在使用VIM绘图时,有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补. 缺失数据的分类: MCAR(完全随机缺失):若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关,则数据为MCAR.. MAR(随机缺失):若变量的缺失数据与其他观测变量相关,与未观测变量无关,则数据缺失是随机缺失. NMAR…

线图是由折线构成的图形,线图是把散点从左向右用直线连接起来而构成的图形,在以时间序列为x轴的线图中,可以看到数据增长的趋势. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) 线图中的常用参数: group:线的分组 alpha:线的透明度…