R 如何横向合并df 基于index

2024-08-23

R语言中数据框的横向合并与纵向合并

#横向合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("Jim","Tony","Lisa","Tom")score<-c(89,22,78,78)student1<-data.frame(ID,name)student2<-data.frame(ID,score)total_student<-merge(student1,student2,by="ID")total_s

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵的属性,可以方便计算. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. 一.分组.groupby df.groupby(df.year // 10 *10).max() #=R= max(cut(df$year,10)) ---------------------

R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

Pandas 横向合并DataFrame数据

需要将两个DataFrame进行横向拼接: 对 A_DataFrame 拼接一列数据: 数据样例如下: 将右侧source_df中的 “$factor” 列拼接到左侧qlib_df中,但左侧数据是分钟级的数据,右侧是“day”级的数据. 需要将“day”级数据的 “$factor” 填充到对应一天内的分钟级里面: 首先将二者的日期作为索引: 然后对其进行合并(pd.concat()) source_df = pd.concat([source_df, qlib_df['$factor']], a

table_横向合并_纵向合并

colspan是横向合并; rowspan是纵向合并; <caption></caption>表格标题(自动居中)

转 VS2010 RDLC 横向合并时“未正确设置 tablix“Tablix1”的 FixedData 属性”错误解决方法 .

最近在使用Rdlc做报表打印,有些报表的表头需要合并表头.Rdlc本身提供了横向合并的工具,但是在实际合并的时候,会出现“未正确设置 tablix“Tablix1”的 FixedData 属性.除非在第一行 TablixMember 上也设置了 FixedData,否则不允许在行 TablixMember 上设置它. ”的错误,这个问题是属性设置的问题,问题的解决方法如下: 1.打开报表文件,选择“列组”右上角的“高级模式”,如下图所示: 选择之后,如下图所示: 选中要合并的行,然后设置右边

datagridview 纵向横向合并单元格

datagridview 单元格合并:纵向以及横向合并参考了csdn上不知哪位的代码,具体哪位找不到连接了. 纵向合并: /// <summary> /// 纵向合并,即合并数据项的值 /// </summary> /// <param name="e"></param> private void DrawCellVer(DataGridViewCellPaintingEventArgs e) { if (e.CellStyle.Alig

R语言网络爬虫学习基于rvest包

R语言网络爬虫学习基于rvest包龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看

R语言数据合并使用merge数据追加使用rbind和cbind

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R数据挖掘第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性

聚类分析根据对象之间的相异程度,把对象分成多个簇,簇是数据对象的集合,聚类分析使得同一个簇中的对象相似,而与其他簇中的对象相异.相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的,通常涉及到距离度量.相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的,统称为临近性(proximity). 在聚类分析中,聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离,实际操作步骤是:对数据矩阵(用于存储数据对象)进行无量纲化处理,应用距离算法,得到相异性矩阵(用于存

第一篇：R语言数据可视化概述(基于ggplot2)

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

R语言的神奇之基于向量

对于大多数需要来说,当我们需要计算两个向量相加时,我们需要分别对这两个向量的元素进行遍历,所以写起来非常的麻烦.下面看看R语言是如何实现的. 首先,将1:5赋予一个名为x的向量 > X<- : > X [] 然后,我们用这个向量加上另一个向量例如:让x加上6:10,可以如下执行: > x + : [] 就是这么简单,这是因为R语言是向量化的语言,它可以在一个步骤中同时执行多个操作,这是其他非向量化编程语言所不具备的.

关于GridView的横向合并数据信息

此为asp.net 运行展示: 前端代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="WebForm4.aspx.cs" Inherits="Web.WebForm4" %> <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> &l

用R语言画条形图（基于ggplot2包）

1.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”,weight=y)+scale_y_continuous("y")画出y关于x的条形. 图中提示binwidth这里是指矩形的宽度,指定之后如下 qplot(x,data=data,geom="bar",weight=y,binwidth=0.2)+scale_y_continuous("y") 2.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”)画出来的是频率直方图

sql复杂的子查询，横向合并结果集

第一个查询的结果集 select * from( select c.msName,a.msId,c.msPrice, c.msPrice*COUNT(a.msId) as totalMoney,sum(a.msAmount) as totalCount from BillConsume a right join ( msTime order by msTime asc) b on a.msTime between b.startTime and b.endTime and a.msId!= le

两个SQL查询，横向合并为一个查询结果

第一条sql: select unit,count(*)as number from archives_management group by unit 第二条sql: select fine_units,count(*) as fine_number from fine group by fine_units 注:两条sql 分别查询结果如下图要求生成如下格式: unit number fine_num

Python数据分析之路（一）查询和统计

0. 如何入门数据分析关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章,比如分析房价,车价,预测机动车摇号这些话题.其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas.一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库.掌握了这些工具,就能应对绝大多数的分析需求. 纸上得来终觉浅,即使你看了很多书和代码,也未必比得上多接触例子多敲一些代码,三四个中等规模(约一两百行代码的)的案例就能让你有整体的把握.至于数据采集,沙漠之鹰有开源的数据抓取工具Hawk,网上也有众多

8.2.1.4 Index Merge Optimization 索引合并优化:

8.2.1.4 Index Merge Optimization 索引合并优化: 索引合并方法是用于检索记录使用多个范围扫描和合并它们的结果集到一起 mysql> show index from ClientInvestOrder; +-------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+------

基于R树索引的点面关系判断以及效率优化统计

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引