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

select  a + ' '+b  as ab from tableName 如果是有整型的(例,b字段为int类型): select a +' '+Convert(VARCHAR(50),b) as ab from tableName 如果是有小数的(例,b字段为float类型) select a +' '+convert(varchar(20),convert(decimal(18,4),b)) as ab from tableName 注释:a,b为列名

             R语言两种方式求指定日期所在月的天数 days_monthday<-function(date){ m<-format(date,format="%m") days31<-c("01","03","05","07","08","10","12") days30<-c("04",&

一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

将两列合并连接成一列,需要注意的是列的格式必须是NVARCHAR或者VARCHAR类型 ), call_uuid, ) +','+agent_code '   PerDate 1 ,980408102500000,1001 2 ,980414313125000,1001 3 ,980415770937500,1001 4 ,980416111875000,1001

问题原由: intouch项目中,利用intouch脚本来存储数据时,存入的时间格式为:date,time分开存储.在报表需求中,有需要利用查询两个时间段之间的数据. 问题解决: 1.直接写脚本(写出的脚本有bug) 表结构如下: select * from 在线数据日报表 where(convert(char(10),date,120)>='2018-10-30' and time>='18:00:00') and (convert(char(10),date,120)<='2018-

利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行. 完整的语法如下: group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])

使用sql stuff函数 /*         stuff(param1, startIndex, length, param2)说明:将param1中自startIndex(SQL中都是从1开始,而非0)起,删除length个字符,然后用param2替换删掉的字符.*/ 示例: select  po_no = stuff((select ';' + 字段 from 表 t where 查询条件 for xml path('')) , 1 , 1 , '')

with(priority.train, table(From.EMail)) 统计priority.train中From.EMail的频数

目的:须要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon     年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6 2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4 3 2012年 53.0 46.1 5

SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段别名 FROM 表名 A WHERE A.字段=,,) SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段FROM 表名 A

with tt as (select A.GID, CASE WHEN A.IsApp='是' THEN 'APP' else '' end 'APP', CASE WHEN A.IsSmallApp='是' THEN '小程序' else '' end 'SmallApp' from Order A ) select A.SalePrice,A.SaleStatus, --销售参与渠道 --(A.IsApp+','+A.IsSmallApp), --CASE WHEN A.IsApp='是'

#sink("matrix_history.txt") cat("请输入矩阵的行和列数,“,”号隔开,建议行 等于列 数:") number<-scan(what="character",sep=",") number<-matrix(number,,,TRUE) number=apply(number,,as.numeric) row<-number[,] clo<-number[,] #print(

setwd("E:/08_cooperation/07_X-lab/06-Crosstalk/Aadapter_primer")# 读取lane01.txt,并对其按列进行相加处理,然后对列进行进行命名d1=read.table("lane01.txt",header = FALSE,sep = ",")cyc001=d1$V3+d1$V4+d1$V5+d1$V6d1=cbind(d1,cyc001)names(d1)=c("cyc00

关于和并列的 要这种效果. create table tb(idint, value varchar(10)) insert into tbvalues(1,'aa') insert into tbvalues(1,'bb') insert into tbvalues(2,'aaa') insert into tbvalues(2,'bbb') insert into tbvalues(2,'ccc') go /*         stuff(param1, startIndex, length

select rtrim(姓)+ rtrim(名) as 姓名 from tb

下面又是一种详解:

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

1.基础数据结构 1.1 向量 # 创建向量a a <- c(1,2,3) print(a) 1.2 矩阵 #创建矩阵 mymat <- matrix(c(1:10), nrow=2, ncol=5, byrow=TRUE) #取第二行 mymat[2,] #取第二列 mymat[,2] #第一行第五列的元素 mymat[1,5] 1.3 数组 #创建数组 myarr <- array(c(1:12),dim=c(2,3,2)) print(myarr) #取矩阵或数组的维度 dim(m

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于"tidy"你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summarise() 分组: group_by(