library(dplyr) unite(mtcars, "vs_am", vs, am) Merging Data Adding Columns To merge two data frames (datasets) horizontally,  use the merge function. In most cases, you join two data frames  by one or more common key variables (i.e., an inner joi

select  a + ' '+b  as ab from tableName 如果是有整型的(例,b字段为int类型): select a +' '+Convert(VARCHAR(50),b) as ab from tableName 如果是有小数的(例,b字段为float类型) select a +' '+convert(varchar(20),convert(decimal(18,4),b)) as ab from tableName 注释:a,b为列名

SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段别名 FROM 表名 A WHERE A.字段=,,) SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段FROM 表名 A

利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行. 完整的语法如下: group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])

with tt as (select A.GID, CASE WHEN A.IsApp='是' THEN 'APP' else '' end 'APP', CASE WHEN A.IsSmallApp='是' THEN '小程序' else '' end 'SmallApp' from Order A ) select A.SalePrice,A.SaleStatus, --销售参与渠道 --(A.IsApp+','+A.IsSmallApp), --CASE WHEN A.IsApp='是'

Description grep.grepl.regexpr.gregexpr和regexec在字符向量的每个元素中搜索与参数模式匹配的参数:它们在结果的格式和详细程度上有所不同. sub和gsub分别替换第一个匹配项和所有匹配项. Usage grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE) grepl(patte

我文章提到,加载一个文件的部分列是可行.两列,你只读一列,没问题. 但是,两个文件,f1和f2,f1有42列,f2有43列,同时加载到一个流对象,如何? 答:成功加载.但是无结构(schema unknown),discribe后看到:Schema for origin_cleaned_data unknown. 这种情况类似union,合并两个不同列的对象,会生成一个未知模式对象. 背景:因为老日志42列,新日志多加一列在第20列,因为20列后面不能同名,又要总体日志的用户点击数.所以一起加载

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

简介 Stringr中包含3个主要的函数族 字符操作 空格处理 模式匹配 常用函数 在平常的数据分析工作中,经常要用到如下的函数 函数 操作 str_length() 获取字符串长度 str_sub() 截取字符串 str_dup() 复制字符串 str_pad() 空格填充 str_trunc() 截取字符串 str_trim() 去除空格 str_split(str, "[:,]") 拆分 str_c() str_c() 拼接 str_detect() 检测模式是否存在 str_s

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

data.table包提供了一个非常简洁的通用格式:DT[i,j,by]. 可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j. 对比与dplyr等包,data.table的运行速度更快. 创建方式和data.frame 一样 创建一个data.frame: DF = data.frame(x=c("b","b","b","a","a"),v=rnorm(5)) 创建一个data.table: D

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

使用R进行数据提取 数据提取是数据分析日常工作中遇到最多的需求,本篇文章介绍如何通过R按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 读取并创建数据表 首先第一步是读取数据,并创建名称为loandata的数据表.后面我们将从这个表中进行数据提取. #读取并创建数据表 loandata=data.frame(read.csv('loan_data.csv',header = 1)) 将数据表中的用户ID列设置为索引列,下面是具体的代码和结果. #设置用户ID为索引 rownames(loan

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

在使用Jmeter过程中,会经常使用到正则表达式提取器提取器,虽然并不直接涉及到请求的测试,但是对于数据的传递起着很大的作用,本篇博文就是主要讲解关于正则表达式及其在Jmeter的Sampler中的调用. 文中使用的正则表达式测试器(RegexTester)下载地址:http://soft.hao123.com/soft/appid/54251.html 一.首先来介绍一下J meter中正则表达式提取器的元素组成,下图所示: 下面是各参数值的含义: 参数 释义 引用名称 在HTTP等请求中,引

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

转自:https://www.jianshu.com/p/a7af4f6e50c3 1.原始数据 以上是原有的一个,再生成一个新的: > gene_exp_tidy2 <- data.frame(GeneId = rep(),sample_name = paste(:, sep = :) > gene_exp_tidy2 GeneId sample_name expression gene5 sample1 gene5 sample2 gene5 sample3 > mode(ge

在使用Jmeter过程中,会经常使用到正则表达式提取器提取器,虽然并不直接涉及到请求的测试,但是对于数据的传递起着很大的作用,本篇博文就是主要讲解关于正则表达式及其在Jmeter的Sampler中的调用. 文中使用的正则表达式测试器(RegexTester)下载地址:http://soft.hao123.com/soft/appid/54251.html 一.首先来介绍一下J meter中正则表达式提取器的元素组成,下图所示: 下面是各参数值的含义: 参数 释义 引用名称 在HTTP等请求中,引

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组