1) ##保留满足条件的子列表数据 rep(10, 10) %>% map(sample, 5) %>% keep(function(x) mean(x) > 6) ##keep提供具体的操作函数...子列表的批量操作 ##基础函数操作 1:10 %>% map(rnorm, n = 10) ##自定义函数 1:10 %>% map(function(x) rnorm(10, x)) ##基于公式的操作...1:10 %>% map(~ rnorm(10, .x)) ##返回数据框 1:10 %>% Map_dfc(rnorm, n = 10) ##判断需要操作的子列表中的所有值 map_if(...modify_at(c(1, 4, 5), as.character) %>% str()##将1，4，5子列表进行as.character()修改 至此，便是所有的相关功能，总的来说是一个对列表进行深入操作的综合包
目前支持以下的语言： python R C++ Julia Scala 这里介绍基于R语言的安装和基本使用： 安装 install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com...addRepo("dmlc") install.packages("mxnet") 若是安装过程中有问题，可以去https://cran.rstudio.com下载drat的本地文件”drat.zip” 在...https://cran.r-project.org/web/packages/drat/下载。
前言 ---- 在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。...在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...指定表sec_buildings所在的数据库名称 user = 'root', # 指定访问MySQL数据库的用户名 password = '1q2w3e4r'...数据源和代码的下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1O4EbHbZ_aelyp3Xz6rmAfQ 提取码：9oeg 结语 ---- OK，关于数据的聚合操作就分享到这里...，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
分享一篇我CSND博客里面的R语言矩阵操作, 可以通过编程理解很多线性代数的概念....40 10 10 20 5 5 0 10 20 0 40 0 5 20 0 20 80 10 20 5 40 80 20 3.8 矩阵的直和（direct sum） 公式：$ A\oplus B$，在LaTex...A <- matrix(c(1,2,3,3,2,1),2,3) A 1 3 2 2 3 1 B <- matrix(c(1,0,6,1),2,2) B 1 6 0 1 r1 <- dim(A)[...1];c1 <- dim(A)[2] r2 <- dim(B)[1];c2 <- dim(B)[2] direct_sum r2,c2)),cbind...(matrix(0,r1,c1),B)) direct_sum 1 3 2 0 0 2 3 1 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 1 欢迎关注我的公众号:R-breeding
R语言中，管道运算符为“dplyr”包中的“%>%”，指左边的结果作为参数，传入右边的函数。默认左边的结果作为右面函数中的第一个传入参数，或者唯一缺失的参数。...detach()为撤销相应操作。 ? ---- 机器学习养成记
不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %%。今天小编就来跟大家掰次掰次。...这些操作符都是来自于一个叫做magrittr的R包，所以我们先来安装一下。...，forward-pipe operator）是最常用的一种操作符，就是把左侧准备的数据或表达式，传递给右侧的函数调用或表达式进行运行，可以连续操作就像一个链条一样。...二、%T>%（向左操作符，tee operator) 我们把上面的需求稍微调整一下，在最后增加一个要求。 1.取10000个符合正态分布的随机数。 2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。...比如，我们获得一个data.frame类型的数据集，通过使用 %%，在右侧的函数中可以直接使用列名操作数据。
R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。...在构建好C++文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...那么，在R包中我们需要怎么去调用C++呢，那就需要构建对应的代码，引入所需要的库文件。 首先，我们需要在Rstudio中构建包含Rcpp 的R包的框架，具体，可以自己操作下，都是可视化的点呀点。...在NAMESPACE中需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。 至此，基础的Rcpp调用前期准备工作就完成了，接下来就是如何在R中进行调用。.../inst/include 至此，Rcpp的基础应用已经介绍完了，当然在知道基本的原理后，再加入更深的功能或者需求就是看个人对C++的熟悉程度了。
在Go语言中基础的Redis操作 需要先安装redigo go get "github.com/garyburd/redigo/redis" Go语言Redis客户端的简单示例 连接池 POOL 为了和
下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。
其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
R语言是一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘、机器学习等。今日RStudio发布博文称，已为TensorFlow创建了R接口，使R用户能方便的使用TensorFlow。...在过去的一年中，我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它，最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。..._=1 在主题演讲中，JJ不仅描述了我们在TensorFlow上所做的工作，而且还深入地讨论了深度学习（深度学习是什么，它是如何工作的，以及它在未来几年可能与R的用户相关的地方，视频搬运自youtube...除了TensorFlow的各种R接口之外，还有一些工具有助于训练的工作流程，包括在RStudio IDE中对训练指标的实时反馈： ?...但是，大多数用户在本地没有这种硬件。为了解决这个问题，我们提供了多种在云中使用GPU的方法，包括： cloudml包，一个接到谷歌的托管机器学习引擎的R接口。
，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合，R语言中处理、转化与绘制地理空间数据的复杂度降了一个数量级...sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。...simple feature 格式 标准目前已经被广泛采纳，但是sp包仍然习以为常的将矢量空间数据强制转化为R的内部对象。这也意味着你无法灵活的进行双向数据操作。...总结与延伸阅读 我们引入了一个新包 —— sf，在R语言中操纵simple feature对象，并且成为最前沿的用于部分替代sp包家族的潜力股。...它为R语言中空间矢量数据的处理提供了新的基础类，已经得到了广泛的关注和应用。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R...可参考↓↓ R语言 排序&去重操作 | 专题1 R语言 | 第一部分：数据预处理 > row_names <- rep(c("A","B","C"),3) > col_names <- LETTERS...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言 排序&去重操作 | 专题1 R 语言 逻辑运算：TRUE/FALSE | 专题3 > x<-c(3:6,5:8);x [1] 3 4 5 6 5
针对 Go 语言开发者来说，olivere/elastic 是一个非常强大而且易于使用的 ElasticSearch 客户端库，允许开发者在 Go 应用中轻松地操作 ElasticSearch。...在本文中，我们将通过简单的代码演示，来介绍如何在 Go 应用中使用 olivere/elastic 包来操作 ElasticSearch。...在终端中运行以下命令即可安装：# 这里使用的是 v7 版本go get github.com/olivere/elastic/v7使用开始之前在我们深入代码之前，确保你已经有了运行中的 ElasticSearch...本文假设你已经掌握了 ElasticSearch 的基本知识，比如索引的概念、文档以及基本的操作等。...= nil {panic(err)}}在 Go 程序中，我们首先需要初始化一个 Elasticsearch 客户端实例。
有时候我们要处理的是非结构化的数据，例如网页或是电邮资料，那么就需要用R来抓取所需的字符串，整理为进一步处理的数据形式。R语言中有一整套可以用来处理字符的函数，在之前的 博文 中已经有所涉及。...熟练掌握正则表达式能使你随心所欲的操作文本来达成目标。其实学习正则表达式并没有想像中的那么困难。最好方法是从例子开始，然后多练习，多使用。网络上已经有许多不错的参考资料，例如 这篇 或 那篇 。...R语言中很多字符函数都能识别正则表达式，而最重要的函数就是 gregexpr()。该函数的第一个参数是正则表达式，前后需要用引号，对元字符进行转义时要用\\。第二个参数是等待处理的文本。...(s,g){substring(s,g,g+attr(g,'match.length')-1)}getcontent(word[1],gregout[[1]]) 下面我们用一个较大的例子来说明在实际的数据抓取工作中...R代码如下： url<-'http://movie.douban.com/top250?
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。 在本文中，我列出了5个R语言方法。...链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...在Petal.Length中缺少10％的值，在Petal.Width中缺少8％的值，依此类推。您还可以查看直方图，该直方图清楚地描述了变量中缺失值的影响。 现在，让我们估算缺失的值。...然后，它使用模型在观测值的帮助下预测变量中的缺失值。 它产生OOB（袋外）估算误差估计。而且，它对插补过程提供了高水平的控制。它有选择分别返回OOB（每个变量），而不是聚集在整个数据矩阵。...> impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。
参考资料链接 https://grunwaldlab.github.io/Population_Genetics_in_R/analysis_of_genome.html https://github.com.../grunwaldlab/Population_Genetics_in_R 安装vcfR 直接通过install.packages()函数就可以安装 install.packages("vcfR")...#号开头行的前7列，分别是 染色体编号 碱基位置 ID 参考碱基 变异碱基 质量值 是否过滤 gt 部分存储两部分内容 format 样本基因型 本文的数据使用 pinf_sc50.vcf.gz 来自R包...pinfsc50 读入数据 vcf<-read.vcfR("pinf_sc50.vcf.gz") 可以通过@符号获取meta、fix、gt三部分数据 vcf@meta vcf@fix vcf@gt 另外一些操作数据的操作
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：...plot(m, forecast) 在我们的示例中，我们的预测如下所示： ? 如果要可视化各个预测成分，则可以使用plot_components： ? ?...---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑...）分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型
p=11680 ---- 这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日（通过彭博社或其他数据提供商） 一点理论… 在开始执行模型之前，让我们回顾一下基础知识。...目标函数（eval_f）是在步骤2中编程的目标函数。 上限和下限（ub和lb）定义如下： 步骤5：调整模型 此时获得完美契合的机会非常渺茫。必须重复步骤3和4调整模型。...我们也将要执行的最后一个网格搜索 在第二轮优化得到的数值。...技巧 –在模型中尝试不同的初始参数时，针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线，以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。
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