R:按列名向量分组的数据表 - 腾讯云开发者社区

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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JSTS 对数组中的对象按相同值进行分组

举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...分组后： ?...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData));

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openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现

openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现 openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式：排序和hash。...本文介绍排序实现机制下的distinct分组聚合如何实现。...分组聚合也分为两种使用方式：普通group by和grouping sets等分组集，其中普通group by就是每次查询生成一个分组的聚合；而grouping sets、cube或者rollup分组集就是每次查询生成不同级别或者多个维度的聚合...，详见：下面我们看下openGauss向量化执行引擎中对这些分组聚合如何实现distinct。...它的聚合走另外分支： 2、原理 1）通过CStoreScan算子从磁盘上加载一批数据到内存，并通过VecSort向量化算子进行排序 2）从排好序的数据中（要么都在内存，要么溢出到磁盘）拿一批数据batch

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R获取数值向量的分位数值

如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...其实我们经常用的boxplot，也能展示这几个常用的数值（除了均值以外） boxplot(a) 除了使用summary这个函数以外，我们还可以使用quantile这个函数 quantile(a)...如果我们要取出每一列的中值，直接使用下面的方法是得不到数值的，是一个字符串。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...x[5]是第五个元素，值是5，明显看出，矩阵就是向量，按列填充（可以更改填充方向）。...tapply()执行的操作是，暂时将x分组，每组对应一个因子水平（多个因子对应一组因子组合），得到x的子向量，然后对这些子向量应用函数g() > ages 的分组，by会查找数据框不同分组的行号，从而产生2个子数据框，分别对应2个性别水平。lm函数被调用2次，作了2次回归分析。

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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor）今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub

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挖掘股票因子

4.这一步是理解数据用的，就选一支股票查看有几条数据，长啥样，按条件选择行： ? 5.以日数据表分组计算，求每个因子的平均值： ?...6.这是根据经济学选一些因子，就是列的选择，根据指定列，不这样做的话，直接跟年数据表合并是不行的，因为日数据表有 3G 太大了，运行时内存不够，小编 16G 内存： ?...7.选出一些列后，就可以合并了，不会发生内存不够，修改指定列名，根据指定的键，进行表合并： ? 8.使用 map 对非数值型因子进行编码： ? 9.corr 计算相关系数矩阵： ?...10.选择相关系数达到条件的列： ? 11.缺失值填充： ? 12.使用 KNN 分类算法，对股票分类： ? 13.使用支持向量机算法，对股票分类： ?...14.对第八年的测试数据套进支持向量机模型以上就是整个处理流程，完整代码会发关键词获取。先使用了 KNN，又使用了支持向量机，因为发现支持向量机的准确率比 KNN 高一点。

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这个数据向上填充的时候有没有办法按设置不在这个分组就不按填充？

一、前言前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂是豆子～】问了一个pandas数据提取的问题，一起来看看吧。大佬们请问下这个数据向上填充的时候有没有办法按设置不在这个分组就不按填充？...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程这里【隔壁山楂】给了一个思路：使用groupby填充，sort参数设置成False，得到的结果如下所示：不过对于这个结果，粉丝还是不太满意的，但是实际上根据要求来的话，确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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MySQL按日期分组并统计截止当前时间的总数实例教程

MySQL按日期分组并统计截止当前时间的总数建表语句 SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- -----------------------...`t_reg` VALUES (7, '2019-05-03 05:08:09', 11); SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 表结构如下所示：REG_COUNT 表示当天新增的用户数...现在的需求是这样的：按每天分组，查询当天新增的用户总数和截止到当前时间新增的用户总数，结果如下: SQL语句如下: SELECT reg_time, min_total AS '小计...reg_time ) ) AS temp, ( SELECT @total := 0 ) AS T1 ORDER BY reg_time; 解释一下:SELECT @total := 0,,这句的意思是给临时变量

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R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...将这些元素筛选出来提示：%in%7.生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值answer1.生成1到15之间所有偶数seq(2,15,2...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...-16.0971771 8.7616102## [7] -0.1706527 4.9779067 14.9855935## [10] 28.5253845y[yR语言默认<-

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125-R编程19-请珍惜R向量化操作的特性

向量化问题（Vectorize） · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。...但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时，应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...相当于把你的函数直接向量化。从上可知，Vectorize函数的向量化效率比起apply 并没有较为明显提升，但原汁原味的向量化函数可是飞速了许多。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

df.shape 2.数据表信息使用info函数查看数据表的整体信息，包括数据维度、列名称、数据格式和所占空间等信息。...7.查看列名称 Colums函数用来单独查看数据表中的列名称。...Rename是更改列名称的函数，我们将来数据表中的category列更改为category-size。...主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...操作的函数，批量操作图片图片分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据图片大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉表达矩阵箱线图表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...##最终生成作图过程中间的转换的数据框dat 图片 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), ##选择那几列的列名合成在一起组成新的一列...apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和图片图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作

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Python 数据分析初阶

df.shape: 维度查看 df.info(): 数据表基本信息，包括围度、列名、数据格式、所占空间 df.dtypes: 每一列的数据格式 df['b'].dtype: 某一列的格式 df.isnull...['b'].unique(): 查看某一列的唯一值 df.values: 查看数据表的值 df.columns: 查看列名 df.head(): 查看默认的前 10 行数据 df.tail():...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列，列名称为 category 和 size pd.DataFrame...iloc: 按位置进行提取 ix: 可以同时按标签和位置进行提取具体的使用见下： df.loc[3]: 按索引提取单行的数值 df.iloc[0:5]: 按索引提取区域行数据值 df.reset_index...df.groupby('city').count(): 按 city 列分组后进行数据汇总 df.groupby('city')['id'].count(): 按 city 进行分组，然后汇总 id

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10，二维dataframe —— 类excel操作

2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。...你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array，支持向量化。...你可以像操作excel表一样操作DataFrame：插入行和列，排序，筛选…… 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame：查询，分组，连接…… 本节我们介绍DataFrame的类excel操作...三，排序 1，按列值排序 ? ? 2，按索引和列名排序 ? ? 四，绘制图表使用dataframe的plot方法可以绘制各种类型的图表：线形图，柱形图，饼图，散点图，密度图，等高线图等等。

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「R」分组应用和排序去重的应用与比较

如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...但如果分组有成千上万，分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢？其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...，在这个只有2个变量的数据集测试中，第一种方法远快于第二种方法。...但注意，这里其实存在很多的变量，包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。...本文的重点是，问题的解决之道往往不只一种，当程序慢下来的时候，我们不要忘记思考和尝试其他的方案。

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R语言使用merge函数匹配数据（vlookup，join）

参考文章 http://www.afenxi.com/post/41432 R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。...: x,y 要合并的两个数据集 by,用于连接两个数据集的列，intersect(a,b)值向量a,b的交集，names(x)指提取数据集x的列名 by = intersect(names(x),...names(y)) 是获取数据集x，y的列名后，提取其公共列名，作为两个数据集的连接列，当有多个公共列时，需用下标指出公共列，如names(x)[1]，指定x数据集的第1列作为公共列也可以直接写为...by = ‘公共列名’ ，前提是两个数据集中都有该列名，并且大小写完全一致，R语言区分大小写 by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 all，all.x，all.y：指定x...=TRUE, sort=TRUE) # all = TRUE 表示选取w, q 数据集的所有行，sort = TRUE，表示按 by 列进行排序，默认升序 7、left 匹配模式 merge(w

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（六）——主成分分析与主成分投影

可选的result_summary_table表包含PCA的性能信息。 row_id：TEXT类型，源输入表中表示行ID的列名。...在分组时（由grouping_cols参数指定）可能选择方差比例更好，因为这可以使不同分组有不同的主成分数量。 grouping_cols（可选）：TEXT类型，缺省值为NULL。...指定逗号分隔的列名，使用此参数的所有列分组，对每个分组独立计算PCA。...稠密矩阵的各个分组大小可能不同，而稀疏矩阵的每个分组大小都一样，因为稀疏矩阵的‘row_dim’和‘col_dim’是跨所有组的全局参数。...按主成分总得分降序排列得到综合实力排序 select row_id, row_vec, madlib.array_sum(row_vec) r from out_table order by r desc

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（17）——回归之Cox比例风险回归

（2）模型中协变量的效应不随时间改变而改变。检查某协变量是否满足PHA，最简单的方法是观察该变量分组的生存曲线。若生存曲线交叉，表示不满足PHA，此时可采用分层比例风险模型。...表1 coxph_train函数参数说明列名数据类型描述 Coef FLOAT8[] 回归系数向量。 loglikelihood FLOAT8 极大似然估计的对数似然值。...std_err FLOAT8[] 回归系数标准差向量。 stats FLOAT8[] 回归系数统计向量。 p_values FLOAT8[] 回归系数p值向量。...计算步骤按以下3步进行：①用未删失数据计算每个协变量Schoenfeld残差；②将未删失的生存时间排序，并以新变量（协变量残差）记录秩次1、2、3...，如出现相同生存时间（结点），则以平均秩次记录。...从本例的检验p值结果看，协变量对应的双尾p值接近于1，说明应该接受原假设，模型满足比例风险假设。 6. 用模型进行预测本例使用源数据表演示预测。

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用 Pandas 进行数据处理系列二

（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾基本用法数据表信息查看 df.shape维度查看df.info()数据表基本信息，包括围度、列名、数据格式、所占空间df.dtypes每一列的数据格式df[‘...[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据数据表清洗...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列，列名称为 category 和 size pd.DataFrame...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby

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R中的向量化运算

JSTS 对数组中的对象按相同值进行分组

openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现

R获取数值向量的分位数值

R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

【R语言】因子在临床分组中的应用

挖掘股票因子

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