1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6908377.html NTILE函数可以按照指定的排序规则,对数据按照指定的组数(M个对象,按照某种排序分N个组)进行分组,可以展现出某一条数据被分配在哪个组中. 不仅可以单单利用这个特性,还可以借助该特实现更加有意思的功能. NTILE的基本使用 NTILE的作用是对数据进行整体上的分组,比如有60个学生,按照成绩分成“上中下”三个级别,可以看出那些人位于哪个级别,用NTILE函数就可以实现. 比如这里的简单的示例,有

我们最常需要的是汇总数据而不是把他们实际检索出来 确定表中行数(或满足某个条件或包含某个特定值的行数) 确定表中行组的和 找出表列(或所有行或特定列)的最大值,最小值和平均值 聚集函数是运行在行组上,计算和返回单个值的函数. AVG([distinct] expr) 求平均值 COUNT({*|[distinct] } expr) 统计行的数量 MAX([distinct] expr) 求最大值 MIN([distinct] expr) 求最小值 SUM([distinct] expr) 求累加

简单总结一下对于数据的分组和分组函数. 本文所举实例,数据来源oracle用户scott下的emp,dept ,salgrade 3表:数据如下: 一.分组函数 1.sum()求和函数.max()求最大值函数.min()求最小值函数.avg()求平均值函数.count()求总行数函数 Expression:   sum(column).max(cloumn).min(cloumn).avg(column).count(column)   其中column都是字段名称 Example: selec

一.printf函数格式 printf函数具有强大的输出功能 %表示格式化字符串输出 目前printf支持以下格式的输出,例如: printf("%c",a);输出单个字符. printf("%d",a);输出十进制整数. printf("%f",a);输出十进制浮点数. printf("%o",a);输出八进制数. printf("%s",a);输出字符串. printf("%u",a

这是一道常见的面试题,在实际项目中经常会用到. 需求:求出以产品类别为分组,各个分组里价格最高的产品信息. 实现过程如下: declare @t table( ProductID int, ProductName varchar(20), ProductType varchar(20), Price int) --测试数据 insert @t select 1,'name1','P1',3 union all select 2,'name2','P1',5 union all select 3,

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") #

一.R语言实现数据的分组求和 实验数据集 姓名,年龄,班级 ,成绩, 科目 student <- data.frame ( name = c("s1", "s2", "s3", "s2", "s1", "s3"), age = c(12, 13, 10, 13, 12, 10), classid = c("c1", "c2", "c

在利用PHP进行数据采集的过程中,通常会遇到IP被屏蔽或出现验证码的情况:为了能够继续采集,我们需要切换不同的ip,每访问一次,随机切换一个IP.当然也可以通过收集大量代理,通过切换代理的方式进行采集,原理大抵相似.       因为本人在实际工作中遇到这种情况,刚好发生的场景在美国站群的服务器,上面有已经绑定了200多个ip(这种服务器1300元一月),因此可以轻松的利用socket_bind()函数进行出口ip的绑定,只需要随机抽取一个IP进行绑定就可以.           在C#中同样可

如果要输出vector中的数据我们可以通过循环语句输出,更加简便的方法是利用copy函数直接输出,例子: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //利用copy函数快速输出向量容器中的数据 vector<int

首先看一下它的定义: INTERVAL(N,N1,N2,N3,..........) INTERVAL()函数进行比较列表(N1,N2,N3等等)中的N值.该函数如果N<N1返回0,如果N<N2返回1,如果N<N3返回2 等等.如果N为NULL,它将返回-1.列表值必须是N1<N2<N3的形式才能正常工作. 下面的代码是显示 INTERVAL()函数如何工作的一个简单的例子: mysql,,,,,,,,,,); +-------------------------------

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70590683 关于占比,之前有篇文章(利用ALL和ALLSELECTED灵活计算占比)详细介绍了各种情况下占比的度量值. 经星友咨询,还有一种情况没有介绍,实际工作中会经常用到的情形是:父级字段显示该层级值占总体的比例,而打开该层级,显示子级各明细项占该层级值的占比. 仍然用占比文章中的示例,直接来看一下效果. 当处于产品类别层级,显示类别占在总体的比例, 而打开类别,产品明细显示占该类别的比例, 其实单独计算产品明细占类别的比例,以

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录

数据结构 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型 nam

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

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

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 "

大家在参加ACM比赛或者参加c/c++实验技能竞赛的时候,如果遇到大量的输入和大量的输出时,调试起来很不方便.一来如果结果不正确的话,需要重复输入大量数据:二来如果大量输出的话,得仔细检查输出结果与正确答案是否一样.这两项任务有时让人很不舒服. 我们可以利用freopen()函数来重定向流,可以使调试起来更加简单方便. 一个简单的例子: #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; int main() { i

作为一名数据库管理员,在进行代码迁移之前,总是尽力给提交于开发环境的代码一个完整的面貌.但是,不得不承认,我不能保证不发生任何可能破坏开发系统的事情.当这种情况发生时,可能的补救措施是恢复到目标代码的前一版本,目标代码可能是存储过程.函数等等. 如果可能的话,你不想做但又不得不做的事情是从备份的数据库中恢复代码,但是如果备份的数据库存储在磁带上,这种方法可能因花费太长的时间而不能使用.如果数据库庞大的话,要花费相当长的时间来恢复,更不用说你还要找一台足够大的服务器来存储备份的文件.不过,还有更好

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI