如何在Excel中引入基本函数： 1.基本原生函数的引入。 2.自定义函数的引入。...（除了Excel自带的原生函数之外，用特定的业务用例创建自己的自定义函数，可以像定义任何内置函数一样定义和调用它们） 3.迭代计算/循环引用（可以通过使用先前的结果反复运行来帮助找到某些计算的解决方案...：整数则为true，浮点数为false。...参数 必需 描述 array 是 返回唯一值的区域或数组 [by_col] 否 指示如何比较的布尔值；省略或为false为按行; true时为按列 [occurs_once] 否 布尔值，为true时返回出现一次的唯一值...如果公式返回一个值，则隐式交集不会执行任何操作（即使是在后台完成的）。 逻辑工作方式如下： 如果该值是单个项, 则返回该项。 如果该值为一个区域, 则从与公式位于同一行或列的单元格中返回值。
DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...返回匹配到键值所在列(V2列)所有包含变量值A或D的所有行： DT[c("A","D"), nomatch = 0] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2: 2 A...SD只能在位置j中使用。 .SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...2016-11-28补充： 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列
{ //”=”号左边给全局变量typeID赋值, ”=”号右边获得选中第一行第一列的值转为string类型（列标号以数据库中的顺序为准） typeID = this.dataGridView1....Text = this.dataGridView1.SelectedRows[0].Cells[1].Value.ToString(); //”=”号定义变量接收, ”=”号右边获得选中第一行第三列的值转为...号右边获得选中第一行第四列的值转为string类型（根据值选中单选按钮） string radioButton= this.dataGridView1.SelectedRows[0].Cells[3]....赋值为”是“,否则为”否“ string IsAddBed = ""; if (this.checkBox1.Checked) {...IsAddBed赋值为”是“,否则为”否“ string IsAddBed = ""; if (this.checkBox1.Checked)
当采用COPY模式时，这时表里任何的修改数据操作，DDL都会被阻塞。COPY模式下会生成临时新表，操作完成后原表会被删除，新表被重命名为原表名。...字符集从UTF8MB3变成UTF8MB4，或者从其他任何字符集改成binary 修改字符集的字段上没有索引 字段重命名 修改字段默认值 索引重命名 新增、删除辅助索引 修改索引的可见性 ENUM/SET...）上不修改定义类型、表达式、是否允许为NULL约束，例如只修改字段备注内容（特么的这有卵用啊） 修改字段的默认值，且该字段不包含在生成虚拟列的表达式内，例如只修改字段的NULL属性 2、以下是支持INSTANT...模式的几种情况： 在表最后新增一个字段 新增或删除虚拟列 新增或删除字段默认值 修改ENUM/SET字段定义，上面也有提到过 修改索引类型 表重命名 3、几种需要用COPY模式的情况 当执行ALTER...当有联合索引并用于表分区时，如果修改了联合索引列顺序的话，也需要用COPY模式。
序号 字段 数据类型 主键 允许空 说明 1 gid int 是 否 商品id 2 gname varchar(200) 否 商品名称 3 gprice decimal(20,2) 否 价格 使用...NULL，它不等同于0或空字符串，也不能跟任何值进行比较。...当向表中添加记录时，若未为字段赋值，数据库系统会自动为将字段的默认值插入。 属性名 数据类型 DEFAULT 默认值 修改购物车表cart，将购买数量的默认值设置为1。...Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 UNIQUE约束 UNIQUE约束又称唯一性约束，是指数据表中一列或一组列中只包含唯一值。...SET NULL：更新和删除操作表记录时，从表中相关记录对应的值设置为NULL。 NO ACTION：不进行任何操作 RESTRICT：拒绝主表更新或修改外键的关联列。
如果 InnoDB自动生成聚集索引，则该索引包含行 ID 值。否则，该 DB_ROW_ID列不会出现在任何索引中。 回滚段中的撤消日志分为插入和更新撤消日志。...1、二级索引与聚集索引的关系 聚集索引以外的索引称为二级索引。二级索引中的每条记录都包含该行的主键列，以及为二级索引指定的列。InnoDB使用此主键值搜索聚集索引中的行。...表的存储格式 1、静态表 静态格式是MyISAM 表的默认格式。当表不包含可变长度列它用于（VARCHAR，VARBINARY，BLOB或TEXT）。每行都使用固定数量的字节存储。...CHAR和 VARCHAR列被空格填充到指定的列宽，尽管列类型没有改变。BINARY和 VARBINARY列用0x00字节填充到列宽 NULL列在行中需要额外的空间来记录它们的值是否为 NULL。...每NULL列多占一位，四舍五入到最接近的字节 很快 易于缓存 崩溃后易于重建，因为行位于固定位置 通常需要比动态格式表更多的磁盘空间 2、动态表 当表包含任何可变长度列（VARCHAR，VARBINARY
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...搜索一下 tolower(g2_s[,4]) str_to_lower(g[,4]) #两个函数均可 # 3.加载test1.Rdata,按照symbol列给ids数据框去重复,注意，要让ids数据真正发生修改...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠； 实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a1 且b值为down； #a>1 且b值为up； #其他情况，x对应的值为no
该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...2 R 2.1 对不同元素进行累积计数 有时，我们会遇到有重复元素的列表（或向量），并需要对其中包含的不同值进行累积计数，这时只需要累加列表（或向量）中新元素出现的次数。...2.3 tidyverse:用select_if筛选列 dplyr包中的select_if函数，在按条件筛选列时非常有用，并且还可以添加不同函数来修改列名。...2.4 tidyverse:用where筛选列 对2.3的例子使用where实现相同操作: library(tidyverse) iris%>%rename_with(~ paste0("numeric...可以使用.before或.after指定列的确切位置。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...只是单独的修改名称，并没有提取出来。...像这种情况，解决办法有两种： 5.1 绝对引用函数 即使用select时，要用dplyr::select a3 = a2 %>% dplyr::select(ID,F1,y1,y2,y3) 这样也比较麻烦...library(tidyverse) select = dplyr::select 6. 提取h开头的列 这里，用starts_with，会匹配开头为h的列。
R的内置数据，test 1:2,51:52,101:102),dplyr包不仅可以对单个表格进行操作，也可以对双表格进行操作。...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连...dplylr可以用问号连接任何想知道使用方式的函数名称找R包介绍页面（善用搜索引擎，或者找帮助）##Vignettes这个单词硬翻译会翻译成“小插图”，其实就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的，可以运行代码试试看
library(dplyr)： 这行代码加载了之前安装的 dplyr 包，使其函数可以在当前R会话中使用。...五个基础函数 mutate() 函数是 dplyr 包提供的一个用于修改数据框（data frame）的函数，它可以创建新的列或者修改现有的列。...该列的每个值是对应行中 Sepal.Length 和 Sepal.Width 的乘积 select(test,1) ##从数据框 test 中选择第一列。...column_name_1，column_name_2，...：你想要从数据框中选择的列的名称。...condition：一个逻辑表达式，用于判定每行是否应该被包含在结果中。
目录 1 基本逻辑运算符 2 异或（xor） 3 all()和any() 4 实例拆解：如何筛选非零列？ ---- 正文 1 基本逻辑运算符 注：这里将数学运算符也整理了一下，权当回顾一下。...FALSE [1] FALSE 2 异或（xor） 说明：当对应元素不等时返回TRUE。...，即返回TRUE [1] TRUE 4 实例拆解：如何筛选非零列？...注图片来自于tidyverse网站：https://www.tidyverse.org/ 示例3：自建函数 + ifelse 来自拴小林（这个确实自己被搞复杂了 ） #---生成包含全0列数据集———...(abs(df[,i]))==0,re[i] 1,re[i] <- 0) } #which(re ==0)返回非全零0列值# df[,which(re == 0)] # X1 X3 X4 X5
目录 1 基本逻辑运算符 2 异或（xor） 3 all()和any() 4 实例拆解：如何筛选非零列？ ---- 正文 1 基本逻辑运算符 注：这里将数学运算符也整理了一下，权当回顾一下。...FALSE [1] FALSE 2 异或（xor） 说明：当对应元素不等时返回TRUE。...，即返回TRUE [1] TRUE 4 实例拆解：如何筛选非零列？...+ ifelse 来自拴小林（这个确实自己被搞复杂了） #---生成包含全0列数据集————## x 1:3)),nrow = 2,byrow...0)返回非全零0列值# df[,which(re == 0)] # X1 X3 X4 X5 #1 0 0 0 0 #2 -1 1 2 3
，不会忽略列值为NULL count(1)包括了所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者...执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于...；反之，如果exists里的条件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为false in：in查询相当于多个...因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读已提交):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失...下边通过 InnoDB的简化版行为来说明 MVCC 是如何工作的。 InnoDB 的 MVCC，是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。
掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。 使用公式：学习使用Excel的基本公式，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并理解相对引用和绝对引用的概念。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...此外，对于复杂的数据处理任务，或者当需要编写自定义函数时，基础包的函数也非常重要。 在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。...data.drop('column_to_remove', axis=1, inplace=True) 修改数据：直接对DataFrame的列进行修改。...= 'Customers'] for row in data[1:]] 修改数据 # 假设我们要将所有 'Sales' 大于10的值改为10 for row in data[1:]: if row
我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。..."Width")) #选中..结尾的列 select(test, contains("etal")) #选中包含..的列 select(test, matches(".t."))...2.7 rename 修改变量名。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight
五、MySQL查询 ❝count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 ps：这道题说法有点多 执行效果上： count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为...NULL count(1)包括了所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示...执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于 count(*...；反之，如果exists里的条件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为false in：in查询相当于多个...下边通过 InnoDB的简化版行为来说明 MVCC 是如何工作的。 InnoDB 的 MVCC，是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。
"Male", "Female", "Female"), Score = c(85, 90, 78, 92, 88) ) #输出 print(df) Name、age、Gender、Score等作为列向量可为任何类型...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...df$Name # 获取“Name”列 df[1, 2] # 取第1行第2列的值 df[, 1:3] # 取所有行，以及第1列到第3列 df[c(1,3)] # 取所有行，以及第...) # 按“Gender”分组求均值 #使用 `dplyr` 包分组 library(dplyr) df %>% group_by(Gender) %>% summarise(Average_Score...df$Score)] 用均值填补 #### 删除缺失值df 包含缺失值的行 修改和重编码 df
，多列时各列之间用逗号分隔。...· Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 ...基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。 ...· Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。...3，索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
分析数据:可以使用任何方法，构造树完成之后，需检查图形是否符合预期。 训练算法:构造树的数据结构。 测试算法:计算树模型的正确率。...使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习算法，决策树可视化能更好地理解数据的内在含义。 构造决策树的数据必须要充足，特征较少的数据集可能会导致决策树的正确率偏低。...3.1 熵(香农熵) 在计算信息增益之前，需要先知道"熵"这个概念，"熵"究竟是什么东西，不必去深究它，我们只需了解熵定义为信息的期望值，在信息论与概率统计中，熵是表示随机变量不确定性的度量，用一句通俗的话讲就是这个体系的混乱程度是如何的...为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值包含的信息期望值(数学期望)，通过下面的公式得到： [在这里插入图片描述] 熵越高，变量的不确定性越大，也就是数据的混合程度越高。...3.2计算熵 在创建数据集之前，对数据进行一下自定义简化，用1代表"是"，0代表"否"。
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