1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。
显示工作路径 getwd() 向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 表格在R语言中叫数据框 要理解其中的命令、函数的意思!...从向量中提取元素 1）根据元素位置 这里的x是刚才赋值的变量名，根据自己的情况来修改 x[4]#x第4个元素 x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素 x[2:4] #第2到4个元素 x[-(2...用以下命令即可获得示例数据框：X<-read.csv('doudou.txt') 图片 2）设置行名和列名 X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量...#再次使用RData时的加载命令 5）提取元素 X[x,y]#第x行第y列 X[x,]#第x行 X[,y]#第y列 -X[y] #也是第y列 X[a:b]#第a列到第b列 X[c(a,b)]#第a列和第...b列 X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）6）直接使用数据框中的变量！！！！！！
arrange(birthwt, bwt, age) 如果想把数据框按照某个变量的值从大到小进行排序，可以借助函数 desc( ) 实现。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...select(birthwt, bwt, age, race, smoke) 请注意，MASS 包里有一个同名函数 select( )，如果同时加载了 dplyr 包和 MASS 包，R 会默认使用较后加载的包里的函数...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量 函数
有时候，我们需要对数据框添加新的列，比较常见的场景就是需要根据现有数据框的某列增加新的分类。比如样本分为正常与肿瘤，成绩按照排名区分低、中、高。 比较粗暴的方式当然就是循环了。...这里先创建一个数据框： > my_d = data.frame(a = sample(30:100, 100, replace = T), b = sample(LETTERS[1:5], 100, replace...这里主要是针对列的数据为分类变量的，比如样本名等。...80 好 2 22 差 3 88 好 4 54 中 5 52 中 6 19 差 在设置cut 参数的breaks 时，我们除了使用fivenum() 函数获取数值的四分位数，还可以结合pretty 函数...极好 良 良 差 好 良 中 极好 差 良 好 极好 中 [16] 差 极好 好 良 良 Levels: 差 中 良 好 极好 使用case_when
theme_minimal() + theme(plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA)) # 构建ggplot图形，将结果存储在pp变量中...pp <- ggplot_build(p) # 从pp对象中提取数据，并创建一个新的数据框pp_df # 包含x, y坐标，半径r，以及cent_bee数据框中的其他相关列 pp_df <- data.frame...调整点的位置 # 使用circleRepelLayout函数调整点的位置，以避免重叠 pp_repel <- circleRepelLayout(pp_df, wrap = FALSE, sizetype...= "area") # 使用circleLayoutVertices函数获取调整后的点的坐标 pp_repel_out <- circleLayoutVertices(pp_repel$layout)...= case_when(place == "United States" ~ "#3B9AB2", place =
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...( )同时计算数据框中多个变量的指定统计量。...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，
) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序 2.2 distinct，数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T) #".keep_all = T"为必须要写的参数 2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test..., new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1...apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) # 其中X是数据框/矩阵名； ### MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数 ### test<- iris...dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) transmute：通过删除现有变量来创建新变量，删除现有列，添加新列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。
数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。...举例 下面创建一组数据说明，是不同学生的三科考试成绩。 案例1 我们想对所有的学生成绩的总分划分不同的等级。...df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。...案例3 case_when只实现区域内的变量加工，其输出结果也可以与其他函数方法结合，产生更多强大的功能。...比如，可以将以上全部变量加工过程通过链式的方式更优雅的实现，结合assign的使用一行代码可完成全部。
今天我要给大家介绍的Python库pyjanitor就内置了诸多功能方法，可以在兼容pandas中数据框等数据结构的同时为pandas补充更多功能。...它是对R中著名的数据清洗包janitor的移植，就如同它的名字那样，帮助我们完成数据处理的清洁工作： 2 pyjanitor中的常用功能 对于使用conda的朋友，推荐使用下列命令完成pyjanitor...： 2.1 利用also()方法穿插执行任意函数 熟悉pandas链式写法的朋友应该知道这种写法对于处理数据和理清步骤有多高效，pyjanitor中的also()方法允许我们在链式过程中随意插入执行任意函数...()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3条分支规则...conditional_join()在作为方法使用时，其第一个参数应传入连接中的「右表」数据框，紧接着的是若干个格式为(左表字段, 右表字段, 判断条件)这样的三元组来定义单条或多条条件判断的「且」组合
承接R&Python Data Science 系列：数据处理（1）继续介绍剩余的函数。...1 衍生字段函数 主要有两个函数，mutate()和transmute(）,两个函数在Python和R上使用方法相同，这两个函数本身有点区别：mutate()函数保留原来所有列，然后新增一列；transmute...而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。
今天我要给大家介绍的Python库pyjanitor就内置了诸多功能方法，可以在兼容pandas中数据框等数据结构的同时为pandas补充更多功能。...它是对R中著名的数据清洗包janitor的移植，就如同它的名字那样，帮助我们完成数据处理的清洁工作： 2 pyjanitor中的常用功能 对于使用conda的朋友，推荐使用下列命令完成pyjanitor...： 2.1 利用also()方法穿插执行任意函数 熟悉pandas链式写法的朋友应该知道这种写法对于处理数据和理清步骤有多高效，pyjanitor中的also()方法允许我们在链式过程中随意插入执行任意函数...()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3...conditional_join()在作为方法使用时，其第一个参数应传入连接中的右表数据框，紧接着的是若干个格式为(左表字段, 右表字段, 判断条件)这样的三元组来定义单条或多条条件判断的且组合，之后再用于定义连接方式
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。创建此列表时，我们知道我们最初在第二个组件中存储了一个数据框。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。 查看list1组件的名称： names(list1) 创建列表时，将species向量与数据集df和向量number组合在一起。...从random列表中提取向量 age的第三个元素。 从random列表中的数据框 metadata中提取基因型信息。 ---- 3.导出文件 到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。...write.table也是常用的导出函数，允许用户指定要使用的分隔符。此函数通常用于创建制表符分隔的文件。 注意：有时在将具有行名称的数据框写入文件时，列名称将从行名称列开始对齐。
不谋而合的是，很多我之前都介绍过了。 这就是优秀者们的马太效应吗！ 1-switch和case_when 在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。...，dplyr 提供了向量化的操作[[37-R茶话会07-高效的处理数据框的列]]： > dplyr::case_when( + tmp %in% "a" ~ 1, + tmp %in% "b"...：[[05-R工具指南04-俺的技巧与Rstudio的快捷键]] 3-通过设置系统变量保护脚本中的密码不外露 如果你的脚本中需要你的某些签名或密码，最好不要把他们放在脚本里，因为你的脚本可能会分享给其他人...可以使用系统变量： Sys.setenv( DSN = "database_name", UID = "User ID", PASS = "Password" ) 接着在脚本中使用这些键即可...5-学会在你的R 分享内容里使用变量 以Rmd 为例子: You can do this by defining parameters in the YAML header of your R Markdown
) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小distinct，数据框按照某一列去重复unique 给向量去掉重复duplicated...duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...，如果没有赋值，那么这个数据框还是没有新加，没有赋值，就没有产生补充select（）filter（）如何简化连续的步骤1....对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取inner_join(test1,test2,by="name...() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt
# arrange，数据框按照某一列排序 sort()##只排序某一列，其他列不改变；无法改变对应关系。...)) #从大到小 # distinct，数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T)##将Species列去重复，保留所有列； # mutate，...#x是数据框或者矩阵 #margin为行则是1，margin为列是2; #fun为函数 #apply(test,2,mean) #对test的每一列求平均值 sort(x) #对x从小到大排序 head...#对列表向量中的每个元素实施相同的操作 lappy(1:4,rnorm) 两个数据框的连接 #inner_join：取交集 #full_join：全连接 #left_join：左连接 #right_join...---- dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists
在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...使用车辆数据集统计不同性别司机的平均年龄，聚合后用二维切片可以输出DataFrame数据框。...') 多级数据透视表 与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...的名称 pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列...'value_vars' 的数据组成的新的 column name col_level 如果列是MultiIndex，则使用此级别 df = data.loc[:,['driver_gender',
特征工程也称为特征创建，是从现有数据构建新特征以训练机器学习模型的过程。这个步骤可能比实际应用的模型更重要，因为机器学习算法只从我们提供的数据中学习，然而创建与任务相关的特征绝对是至关重要的。...转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
如下： 数据： 代码： 新增一列 value，里面就是一大堆的逻辑判断 代码倒是不复杂，但是条件很多，数据也多的情况下，代码就会难看，并且代码的执行速度也不行。...---- pyjanitor 的 case_when 代码来自于官网 结果是对了，但是感觉 case when 方法里面的东西很乱呀 我来标注一下： 红色框是条件，绿色框是返回值 但是，我们不是一定要使用...---- 自己写一个也不难 首先，不管三七二十一，定义一个函数，把之前的 numpy 实现代码复制进去： 这里有几个问题： 参数有哪些 尽量不要直接修改数据源，现在我们是直接赋值一列到 df 里面 先加上参数...： 参数 df：总要传入数据吧 *conditions：分支条件的数量是无限的，所以需要使用 * ，表示不管你传入多少个参数，我都接下来，放进去 conditions 这个变量里面。...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python
比如我们在做逻辑回归时哑变量的设置是如何进行的，重复测量方差分析多重比较中contrast是怎样设置的等。 演示数据 使用hsb2数据集进行演示。...load(file = "codingSchemes.rdata") # 把race变为因子型，并放到新的一列中 hsb2$race.f <- factor(hsb2$race, labels=c("...dummy coding 这也是R语言中数值型和无序因子型变量的默认编码方式，如果要手动设置，可以使用函数contr.treatment()，这个函数就是手动进行哑变量设置的函数。...哑变量编码后的数据进入回归分析时的具体操作可以这么理解，比如现在是race.f这个变量设置了哑变量编码的方式，那当它进入回归分析时，这一列就被我们设置的另外3列替代了，也就是原数据中的race.f这一列被另外...在R语言中中通过函数contr.poly()实现对某个变量的正交多项式编码，对于有序因子变量来说，这种编码方式是默认的，不需要手动指定。
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