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

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

导入CSV.TXT文件 read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的,可以是相对路径或者绝对路径(注意:Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\'). header参数:默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名. dat

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.

1.R数据的保存与加载 可通过save()函数保存为.Rdata文件,通过load()函数将数据加载到R中. > a <- 1:10 > save(a,file='d://data//dumData.Rdata') > rm(a)   #将对象a从R中删除 > load('d://data//dumData.Rdata') > print(a) [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 2.CSV文件的导入与导出 下面创建df1的数据框,通过函

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

R语言数据导入  数据导入 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  #data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数) var1 <- 1:5 var2

R语言数据重塑 R语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间R语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用rbind()函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city

R语言数据预处理 一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date())   #日期        年月日 (d3=Sys.time())   #时间        年月日时分秒  通过format输出指定格式的时间 (d2

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

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显

javascript eval函数解析json数据时为什么 加上圆括号?为什么要 eval这里要添加 “("("+data+")");//”呢?   原因在于:eval本身的问题. 由于json是以”{}”的方式来开始以及结束的,在JS中,它会被当成一个语句块来处理,所以必须强制性的将它转换成一种表达式. 加上圆括号的目的是迫使eval函数在处理JavaScript代码的时候强制将括号内的表达式(expression)转化为对象,而不是作为语句(statement)

使用R读取数据的时候遇到这种错误: invalid multibyte string at '<fd>' 解决方法就是: tbl <- read.delim("dir/file.txt", fileEncoding="UCS-2LE") Refhttp://stackoverflow.com/questions/4993837/r-invalid-multibyte-string?answertab=active#tab-top

PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法 投稿:junjie 字体:[增加 减小] 类型:转载   这篇文章主要介绍了PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法,本文直接给出解决方法代码,需要的朋友可以参考下     在网络状况比较差的情况下file_get_contents函数经常读取远程数据失败.解决办法如下: 复制代码代码如下: /*设置超时配合失败之后尝试多次读取,效果比原先好很多*/$url = 'http://www.jb

5.1.3  函数参数的传递 我们知道,函数是用来完成某个功能的相对独立的一段代码.函数在完成这个功能的时候,往往需要外部数据的支持,这时就需要在调用这个函数时向它传递所需要的数据它才能完成这个功能获得结果.例如,当调用一个加法函数时,需要向它传递两个数作为加数和被加数,然后在它内部才能对这两个数进行计算获得加和结果.在定义一个函数的时候,如果这个函数需要跟外部进行数据交换,就需要在函数定义中加入形式参数表,以确定函数的调用者向函数传递的数据个数和具体类型.例如,可以这样定义需要两个int类型加

R语言数据接口 R语言处理的数据一般从外部导入,因此需要数据接口来读取各种格式化的数据 CSV # 获得data是一个数据帧 data = read.csv("input.csv") # 可以使用类似于SQL的where查询 retval = subset(data,dept == "IT" & salary > 600) print(retval) # 写入文件 # row.names=FALSE是为了去除额外的行号 write.csv(retval

1.静态成员函数.静态数据成员 在类中,用static修饰的成员函数被称为静态成员函数,而用static修饰的数据成员就称为静态数据成员:与普通的成员函数和数据成员不同, 静态成员函数和静态数据成员有自己独有的特点和用法,定义方法如下: class Tank{ public: static void func(void); // 声明静态成员函数 .......... private: static int m_iCount; // 声明静态数据成员 ....... } ; // 初始化静态数据

  简单举个例子: drop table if exists demo1 create table demo1 ( id int primary key auto_increment, name ) ) desc demo1 -- 随机字符串函数用于插入数据 drop function if exists rand_str; delimiter // create function rand_str(size int,type int) ) begin ) ; ) '; ) default 'q

1 # 使用requests请求网页,爬取网页的内容 2 3 # 模拟使用进程池模拟多进程爬取网页获取数据,使用进程绑定的回调函数去处理数据 4 5 import requests 6 from multiprocessing import Pool 7 8 # response = requests.get('http://www.baidu.com') # 访问网页获取网页内容,得到一个网页内容的结果对象<Response [200]>这个200是一个状态码,200表示网页正常的返回,40

本文知识点:     1潜在畸形页面使用htmlTreeParse函数 2startElement的用法 3闭包 4handler函数的命令和函数体主要写法 5节点的丢弃,取出,取出标签名称.属性.属性值.内容 6修改树中节点的属性.节点计数.存储节点 7匿名函数写法 8xmlHashTree函数和xmlRoot函数和trun参数(此条存疑) 9编码 10try和trycatch,中断 11xinclude   原书中虽然主要是关于HTML的,但是我想把重心放在2.4解析一节的内容,进行扩充和增

1.read.table:可以读TXT也可以读CSV (1)file:文件名 (2)header:是否包含表头 (3)sep:分隔符,如果不设定默认是空格 (4)dec:标志小数点符号,有些国家的小数点是逗号 (5)quote:字符串中间如果有引号的处理 (6)row.names:行名,行名不能重复.row.names=1,表示将第一列设置为行号 (7)col.names:列名 函数 read.table 是读取矩形格子状数据最为便利的方式.因为实际可能 遇到的情况比较多,所以预设了一些函数.这