例如我们需要将一下数据的第二列从and处拆分为两列: before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2')) attr type 1 1 foo_and_bar 2 30 foo_and_bar_2 3 4 foo_and_bar 4 6 foo_and_bar_2 ==> attr type_1 type_2 1 1 foo bar 2 30 foo bar_2 3 4 foo bar 4 6

在C#中的Datatable数据变量的操作过程中,有时候我们需要移除当前DataTable变量中的某一列的数据,此时我们就需要使用到DataTable变量内部的Columns属性变量的Remove方法或者RemoveAt方法,Remove方法和RemoveAt方法用于移除DataTable数据列的操作,但Remove方法通过列名来移除,而RemoveAt方法则是根据列的索引来移除. 首先给出我们Demo的Datatable变量dataDt的结构信息,该表格中含有3列,分别为Name.Id.Mem

假设你要从B列中找出A列里没有的数据,那你就在C1单元格里输入“=IF(ISNA(VLOOKUP(B1,A:A,1,0)),"F","T")”显示T就表示有,F就表示没有.经过测试,效果很好.推荐使用!

总结R中使用 xpath 和 css selectors 获取标签内容(xpath功能强大,而CSS选择器通常语法比较简洁,运行速度更快些) 例:抓取下面标签的内容: <h3 class="lister index unbold text"><span>小明他很忙</span></h3> (1)使用xpath(与python里使用xpath 相似,R中可以使用html_text() 获取标签中的内容,如"<span>

熟悉MySQL的朋友可以使用sqldf来操作数据框 # 引入sqldf库(sqldf) library(sqldf) # 释放RMySQL库的加载(针对sqldf报错) #detach("package:RMySQL", unload=T) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # sql查询 results <- sqldf("select distinct(name) from data") #

在实际开发中,会遇到这样的需求,大量的数据,需要从配置文件里读取,客户给到的枚举值是字符串,而配置文件里的数据,是json格式,需要加上双引号,这样就需要使用Excel来批量格式化一下数据. 客户给到的枚举值: 期望得到的枚举值: 具体操作步骤: 选中需要格式话得某一列数据 鼠标右键,点击选中[设置单元格格式] 点击[自定义],鼠标移动到[G/通用格式]文本框 在文本框中输入"“"@"”" 点击确定后,就可以批量给数据添加上双引号 [问题]如果一列数据全部是数字怎么

这次在开发中遇到,有列数不固定的情况.废话不多说,先上图,在上代码. 下面上JS代码 function SearchData() { var dYear = $("#DYear").val(); var beginWeek = $("#DSWeek").val(); var endWeek = $("#DEWeek").val(); var params = {}; params = CreateParamData(params, "d

把一列数据拼接成一个字符串比较简单: declare @test varchar(500) set @test=''; select @test=@test+name+',' from person select @test 但是如果数据中有重复选项,想去掉重复的就比较绕弯了. ) set @test=''; select distinct @test=@test+name+',' from person select @test 加distinct是不行的,我在sql server 2008

推荐方法:建立辅助列,查找B列数据是否重复.=IF(COUNTIF(B:B,B1)>1,"重复","")按住公式单元格右下角实心十字,向下拖拽复制公式.=IF(COUNTIF(A:A,A1)>1,A1,"")选定C列,数据--有效性--公式,输入=COUNTIF($C$1:$C1,$C1)=1  确定=COUNTIF($A$1:$A1,$A1)=1b1 = countif(A:A,A1),选中B1,双击选择框右下角小黑点,或者按住左键

这个表格是我在datacamp学习R导入文件的课程的归纳 遇到的问题及解决方法(环境: Rv3.2.5,win7,32位) 1. 使用gdata中的read.xls时提示找不到Perl路径 >library(gdata) > x<- read.xls("file.xls",sheet=1) Error in findPerl(verbose = verbose) : perl executable not found. Use perl= argument to sp

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

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值. 表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: 读取属性列并修改的代码如下: IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass();

XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(); // 工作表 XSSFSheet sheet = wb.createSheet("车辆使用情况统计"); XSSFCellStyle style = wb.createCellStyle(); style.setAlignment(XSSFCellStyle.ALIGN_CENTER); style.setVerticalAlignment(XSSFCellStyle.VERTICAL_CENTER); //

原始数据与期望结果有表tb, 如下:id          value----------- -----------1           aa,bb2           aaa,bbb,ccc欲按id,分拆value列, 分拆后结果如下:id          value----------- --------1           aa1           bb2           aaa2           bbb2           ccc方法一 )) ,'aa,bb') ,'

--首先,你是按什么规则拆? 我举个例子 你要按字段中的逗号拆开,假设字段名叫text --用charindex和substring这2个函数    select substring(text,1,charindex(',',text)-1) as [before],substring(text,charindex(',',text),len(text)) as [after]from table

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 30.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 24.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "

起源 最初,这个问题是知识星球内的一个网友提出的,如何在FineUIMvc中展现复杂的列数据? 在FineUIPro中,我们都知道有一个 TemplateField 模板列可以使用,我们只需要在后台定义一个 C# 方法,就可以返回任意想要的数据. 可是在FineUIMvc中没有这么个列类型,那又如何展示复杂数据呢? 解决办法 先来看下数据模型: public class Student { [Key] public int Id { get; set; } [Required] [Display

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri

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

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &