这几天一则TVC在网上刷屏，标题是《关于人与人之间的信任，这支视频给了我们最好的答案》。 ?...视频描绘了我们生活随处可见的冷漠、猜忌、防范的场景，比如快递小哥剐蹭了汽车充满离去，大妈倒地路人促足围观却无人上前，家长接孩子放学时看到她在幼儿园哭泣……每个场景，我们都在新闻中或者生活中似曾相识，会往坏了想...为什么信任危机爆发？ 有人认为，信任危机出现的一个重要原因是，互联网时代的到来，人们习惯了叫外卖，看网剧，住小区，出行要么一个人封闭的汽车里，要么在地铁上低头玩手机。...当我们对陌生人不再信任时，更应该回归本源，意识到信任才是我们能够存在，能够协作，能够强大的基础，前文提到的TVC最后一段话可谓掷地有声： “虽然有时候，我们会怀疑，有时候我们会犹豫，但我们相信，世界每一天都会变得更好一点...整个视频看完让人颇有感触，我们在钢筋混凝土中待得太久，以至于忘记人类为什么出发，世界本来就很美好，如果我们每一个参与者友善、诚信和信任，世界就会更加美好。 现代社会如何重建信任？
❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...这意味着它们会一直存在，但不会获得任何新功能，只会修复关键的bug。 为什么我们喜欢 across()？ 为什么我们决定从上面的函数迁移到 across()？..._at() 函数是 「dplyr」 中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()？
动机 想象你有下面这个数据框，你想要计算每个元素的长度： df <- tibble( x = list(1, 2:3, 4:6) ) 你可能会尝试 length()： df %>% mutate(...既然已经到了这里，你可能已经猜到了答案：这只是行模式的另一个应用。...这可能会让人感到困惑，但我们确信这是最差的解决方案，特别是在错误消息中给出了提示。...rowwise()不仅适用于返回长度为1的向量的函数（又名总结函数）；如果结果是列表，它可以与任何函数一起工作。...这意味着rowwise()和mutate()提供了一种优雅的方式，可以使用不同的参数多次调用函数，并将输出与输入一起存储。
一、筛选过滤行 filter() filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...另外，当想要把几个需要的列移到前面，可以配合使用 everythins()函数，将剩余的列添加到后面。...，会某一列取对数，这样将生成新的变量，这个时候可以使用 mutate 函数。...mtcars %>% dplyr::mutate(mpg10 = mpg*10) x <- read.xlsx('2015.xlsx') x %>% dplyr::mutate(avg = Income...setdiff(second, first)#2的补集 写在最后：有时间我们会努力更新的。
这好像不是我想的答案 rm(list = ls()) if(!...对的，str_length(x)得到的是字符串的长度，它包括了“”内的所有东西，包括空格哦。 2、字符串拼写 那有人会问我不想包括空格，想要单词的长度，怎么办？...为什么？...* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...答案：6列，代码运行的结果赋值给test了 所以经典名言第三次出现了，大家熟记于心?
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如： library(tidyverse)...expression的对应函数为expr，substitute的对应函数为enexpr。 eval的对应函数为eval_tidy。 转换为Symbol的函数as.name的对应函数为sym。...辅助dplyr完成编程工作 上面的例子中，之所以group_var不起作用，是因为dplyr直接将group_var当做变量名，然后去mtcars中寻找名字叫做group_var的列，这肯定是会报错的。...会告诉group_by函数，先对group_var进行求值，获得其值为gear，然后在进行后续操作。 为什么group_var需要先使用sym函数包裹？...### 增添变量的函数 mutate_new <- function(.data, .var){ var <- ensym(.var) var_name <- expr(!!
研究对200个肾病患者进行随访，每年化验一次肾小球滤过率（GFR，评价肾脏功能的指标，会逐年下降）。...，链接因变量和自变量（很多中文教程说是协变量）线性关系的函数提取结果gee_cc as.data.frame() |> dplyr::mutate...提供了截距和预测变量的估计系数。Std.err：$\beta$相关系的标准误差。给出了与系数估计相关的标准误差。这些是参数估计的不确定性的度量。..._95CI, ")")) |># dplyr::select(-all_of(c("lower_95CI", "upper_95CI"))) |># dplyr::mutate(OddRatio...提供了截距和预测变量的估计系数。Std.Error：$\beta$相关系的标准误差。给出了与系数估计相关的标准误差。这些是参数估计的不确定性的度量。
那么就涉及到变量的提取。就会用到select函数，可以提取需要的变量。有一个好处就是，不修改原是数据。...那如果新产生一个变量mpg1=mpg，或者new=mpg*cyl，就用到mutate函数，产生新变量。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。 提取new，看一下。...::select(new) %>% pull() 有时候，会需要将连续性的变量，转换成分类变量。
这里选择的是中国清华大学的镜像服务器，这样做的好处是在国内下载R包时速度会更快。...dplyr 是一个流行的数据操作包，提供了一系列的函数用于快速进行数据操作，如选择、过滤、排序、汇总等。...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。...select() 函数是 dplyr 包提供的一个用于选择数据框（data frame）中特定列的函数。
想象一下，他们会实时察觉你的肢体语言，如你的汽车可能会注意到你很累，然后请求切换到自驾模式；家中的冰箱会根据你的状态提供一个健康的膳食建议；当你的可穿戴设备检测到你起身离开沙发的动作，会自动连接遥控设备并把电视等播放设备关掉...；浴室里的镜子可以根据的你的表情等了解到你很累或者很压抑的状态，从而自动调节灯光的柔和度并播放舒缓的音乐。...以下是我看好的几项应用场景 汽车：该类汽车可以监视驾驶员的疲劳、分心和烦躁。 除了安全，这项技术的融入会增强车内的个性化驾驶体验，它还会根据车内人员的状况调节音乐或人体工学设置。...教育：在网络远程学习过程中，通常难以判断学生是否开始存在听不懂或有疑惑的状况，但等到考试成绩出来时，又往往太迟。所以如果智能学习系统可以提供个性化的学习体验会怎样呢？...当学生感到沮丧时，系统会检测到并提示换一种方式进行解释，在学生疑惑时放慢教授速度，甚至在学生状态差时开个玩笑等。这些将会很好的提高网络学习系统的认可度，同时加强其学习效率。 ?
Day6-学习R包参考文献：生信星球今天第六天，我爱学习，坚持学习感觉真好（暗示)1.新的知识/概念：R包（R package）R包是什么？R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和例子。...包含R函数，数据，帮助文档，描述文件等。按照一定的规则，存放到网站。为什么要安装R包？特定的分析功能，需要用相应的程序包实现。...例如：作图包ggplot2使用到哪个包就去安装和加载，知道要用的函数以及简单使用规律，查看帮助文档入门，统计学学到一定的程度，不要默认值，去指定值，这个过程可以调试。...目的不是学会某个具体的R包，而是找所有R包使用的规律。...")library(dplyr)dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.select(),按列筛选
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...geomnet使用的格式 #计算节点的度： TEnet % group_by(from_id) %>% mutate(degree = sqrt(10 *...n() + 1)) #%>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....＃如果这是不正确的，则重写dat，以使前两列分别为from和to节点。 ＃分别通过from_id和name连接边缘和节点信息。 ＃仅绘制给定书中具有任何连接的字符。...例二 绘制后，将鼠标放置在图中的节点或者边上，会提示节点/边的详细信息。右上方是工具栏。
two tables Dplyr Join with one varibale Dplyr Mutate create, modify, and delete columns Dplyr Rename...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...python中的dplyr（3） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（5） ==========...中列的汇总函数。...cumsum（） 函数计算列的累积和。...cummax() 函数计算列的累积最大值。
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。...dplyr包的功能主要包括： 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符...%>% 随机抽样函数 sample_n,sample_frac dplyr-cli的介绍 了解完 dplyr包之后，就要介绍咱们这个推文的主角了 dplyr-cli。...接着我们就通过一系列的实战例子来了解一下如何使用这个好用的工具，这里会使用到 mtcars.csv这个文件，当你从Github下载 dplyr-cli时，会包含其作为一个测试文件： 例子一：简单的基本操作...将下面的alias放到你.bashrc中： alias mutate="dplyr mutate"alias filter="dplyr filter"alias select="dplyr select"alias
library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] rownames(test) =NULL 必备dplyr技巧 mutate 新增一列。...而dplyr 也提供了更为全面的表格连接的函数—— join 系列。...（或通过group_by与mutate 自行添加索引） 进行separate 时，要注意特殊符号的用法，其可能存在正则用法，需要进行转义。 如果分隔出的结果存在0的话，会自动识别为NA。...# 缺乏一个唯一确定该数据的变量。 # x_spread <- spread(test, key=var, value=num) # 通过mutate 会表格添加一列索引列。...# 2.将第三列分成两列（以小数点为分隔符）然后合并 head(iris) # 错误答案由于sep 会识别正则（.
dplyr_newversion sunqi 2020/6/9 ##概述 dplyr下篇 library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following...，对行进行操作 # 按照行实现两列的行求和 iris[,1:4] %>% rowwise() %>% mutate(total = sum(c(Sepal.Length, Sepal.Width...r语言的一些简单操作也可以实现，但是dplyr可以实现的不止是求和的功能 批量建模 # 为iris建立id iris$id <- rownames(iris) # 按照id进行合并求和 iris %>%...# 使用summarise函数 library(broom) by_species %>% summarise(glance(model)) ## `summarise()` regrouping...3.36 1.55e- 3 ## 6 virginica Sepal.Length 0.232 0.0651 3.56 8.43e- 4 # 结果为按照鸢尾花种类给出模型系数
常用的两种方法有： 使用内置的geom_count() 函数： ggplot(data = diamonds) + geom_count(mapping = aes(x = cut, y = color...使用dplyr： diamonds %>% count(color, cut) #> Source: local data frame [35 x 3] #> Groups: color [?]...同理可计算颜色在切割质量间的分布： diamonds %>% count(color, cut) %>% group_by(cut) %>% mutate(prop = n / sum(n)...问题二 使用geom_tile()函数结合 dplyr 来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？...问题三 为什么在以上示例中使用aes(x = color, y = cut)要比aes(x = cut, y = color)更好？
")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] #dplyr五个基础函数library(dplyr)创建一个示例数据框...data <- data.frame( x = 1:5, y = 6:10)使用mutate()函数创建新的变量data <- mutate(data, z = x + y)输出结果print(data...包依赖：inner_join()函数属于dplyr包，因此需要先加载dplyr包才能使用。merge()函数是基础R的一部分，无需额外加载包即可使用。...例如，当两个数据框中存在重复的列名时，inner_join()会自动为其中一个数据框的重复列名添加后缀以区分，而merge()函数则不会自动处理，需要手动指定后缀。...性能差异：在大型数据集上，dplyr包的函数通常比基础R函数的执行速度更快，因此inner_join()可能在某些情况下比merge()更高效。
有5个基础的函数： - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases...以及data tables中的数据打交道。...plyr包的特点 其基础函数有以下特点： 第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点，才可以使用%>%操作符，方便逻辑式编程。...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...1 justmarkdown的教程2
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