在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述. 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上 下面看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang",&quo

SQL大数据操作统计 1:select count(*) from table的区别SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('TableName') and indid in (0,1);

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~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

继续来了解dplyr中的其他有用函数 1.sample() 目的是可以从一个数据框中,随机抽取一些行,然后组成新的数据框. sample_n(tbl, size, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame()) sample_frac(tbl, size = 1, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame()) 从参数来看,sample输入数据是tbl格式,size表示抽取

在R中,我们通常需要对数据列进行各种各样的操作,比如选取某一列.重命名某一列等. dplyr中的select函数子在数据列的操作上也同样表现了它的简洁性,而且各种操作眼花缭乱. select(.data, ...) 参数主要在于如何添加条件.配合select()进行使用的函数有: starts_with()ends_with()contains()matches()num_range()one_of()everything() 配合以上这些函数,使得select()的使用更加的灵活. 除了选择列

在R的使用过程中我们几乎都绕不开Hadley Wickham 开发的几个包,前面说过的ggplot2.reshape2以及即将要讲的dplyr 因为这几个包可以非常轻易的使我们从复杂的数据操作中逃离,操作过程简洁,最重要的是数据结果也异常简洁. 首先我们来了解下第一个函数filter() filter(.data, ...) 参数很简单,只有data,即要操作的数据对象,其他都是数据操作条件. 下面看一些简单的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, nam

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~ --------------------------- 笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

接下了我们继续了解dplyr中有用的函数 1.if_else() if_else主要用于在数据做判断用 x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang","li","chen","zhao","song"), shuxue=c(89,85,68,79,96,53), yuwen=c(77,68,86,87,92,63), shengwu=c(8

上面介绍完dplyr中,几个主要的操作函数后,我们再进一步了解dplyr中那些函数可能我们会经常要用到. 这里主要根据dplyr包作者的书籍目录来把它列出来. 1.add_rownames 添加行名称,把数据转换成列. add_rownames(df, var = "rowname") 下面来看个具体的例子 head(mtcars) add_rownames(mtcars,var="bl") 已经把原来的行数据转成列数据了. 2.between()函数可以用于选取数

在R中,我们在整理数据时,经常需要对数据排序,以便数据增强数据的可读性. 下面我们来看下dplyr中的,arrange函数 arrange(.data, ...) 跟filter()类似,arrange()的参数也很简单,出来data外,余下的是排序条件. 下面来看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang","li","chen",&

接下来我们继续了解一些dplyr中的常用函数. 1.ranking 以下各个函数可以实现对数据进行不同的排序 row_number(x) ntile(x, n) min_rank(x) dense_rank(x) percent_rank(x) cume_dist(x) 具体的看些例子. x <- c(5, 1, 3, 2, 2, NA) x row_number(x) row_number是对数据大小进行编号排序,遇到重复值,排序继续加1,缺失值不计入 min_rank(x) min_rank

继上一节常用函数,继续了解其他函数 1.desc() 这个函数和SQL中的排序用法是一样的,表示对数据进行倒序排序. 接下来我们看些例子. a=sample(20,50,rep=T)a desc(a) 在使用desc后是直接在数据前面加上一个负号,一般情况下配合arrange()函数一起使用,功能强大. 2.distinct() 跟SQL中distinct函数用法类似,提取重复数据中的唯一值,另外这个函数输入数据只支持tbl数据格式, 先把上面的向量a转化成tbl a<-tbl_df(a)dis

1.对象 1.1 对象及其内在属性 R中的处理数据就是对象,每个对象可以包含多个元素.对象有两个内在属性:类型和长度.类型是对象元素的基本种类,共四种:数值型,字符型,复数型和逻辑型.对象的类型和长度可以分别通过函数mode和length获得. 缺失数据总是用NA(不可用)来表示,Inf和-Inf表示正负无穷,用NaN(非数值)表示不是数字的值. 1.2字符型值引号的应用 字符型值输入时须加上双引号,如果需要引用双引号的话,可以让它跟在反斜杠\后面:还可以使用单引号来表示字符型变量,在单引号内引

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②

关于数据操作的另一个流行的包是dplyr,它发明了一种数据操作语法.dplyr 扩展包并没有使用构建子集函数([ ]),而是定义了一系列基础的变形函数作为数据操作模块,并且引入了一个管道操作符,利用管道操作符将这些变形函数串联起来,进而完成复杂的多步任务.如果还没有安装 dplyr,请运行以下代码以从 CRAN 中安装 :install.packages("dplyr")首先,我们重新加载产品表格,将它们重置为原始形式:library(readr)product_info <-

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

一.引言 近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive.Spark.Kylin.Impala.Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配.在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键. 在数据从后台走向前台的过程中,数据展示是最后一步关键环节.与冰冷的表格展示相比,将数据转化成图表并进行适当的内容组织,往往能更快速.更直观的传递信息,进而更好的提供决策支持.

4-python学习--数据操作 参考python类型转换.数值操作(收藏) Python基本运算符 数据类型转换: 有时候,可能需要执行的内置类型之间的转换.类型之间的转换,只需使用类名作为函数. 有几个内置的功能,从一种数据类型进行转换为另一种.这些函数返回一个表示转换值的新对象. 函数 描述 int(x [,base]) 将x转换为一个整数.基数指定为base,如果x是一个字符串. long(x [,base] ) 将x转换为一个长整数.基数指定为base,如果x是一个字符串. float

用记事本建立文件src.dat,其中存放若干字符.编写程序,从文件src.dat中读取数据,统计其中的大写字母.小写字母.数字.其它字符的个数,并将这些数据写入到文件test.dat中. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){ FILE*fp1,*fp2; char ch; int da=0,xiao=0,shuzi=0,qita=0; if((fp1=fopen("sr