从R中data.table中的列获取总计和净合计_R- data.table中两列的累加和_按R中列的累积和拆分data.table - 腾讯云开发者社区

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果：注意：这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")

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后端 | Java 利用substring()和indexOf()从字符串中获取指定的字符

9之间的字符（不包含9） * str.indexOf("/"); -->返回str中“/”第一次出现时的下标 * str.indexOf("/", 5); -->返回跳过...，我们要从str中取出name->Riven String riven = str.substring(4, 9); // 这里传入R的下标4，再传入第二个“/”的下标9，拿到的就是Riven.../*第二种情况：不知道字符下标，但是知道分割字符是“/”，可以用indexOf()获取字符“/”下标*/ // 第二种情况我们获取id->id1 String...id = str.substring(0, str.indexOf("/")); /*善于思考的同学已经发现，第二种情况我们只能获取id，想拿后面其他数据就很难办了，因为我们有两个“...”之间的数据就是我们的name字段了 // indexOf()可以传两个参数，第一个是要寻找的子字符串，第二个是从哪个下标位置开始寻找，这里传入i+1就是跳过了第一个“/”之前的下标

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...可以看到，计算结果中的第一列实际上是“SELLERID.CLIENT”，我们需要把它拆分成两列并调换顺序才行。...到f列选取a>14的行。...(iris$setosa)] #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中的...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二）使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...例如使用id和date定位toy_tests中的记录： setkey(toy_tests, id, date) 现在提供key中的两个元素就可以获取记录了 toy_tests[....下面的例子中，首先使用通用键id将product_info和product_tests连接起来，然后筛选已发布的产品，再按type和class进行分组，最后计算每组的quality和durability...的动态作用域我们不仅可以直接使用列，也可以提前定义注入.N、.I和.SD来指代数据中的重要部分。...(year = year(date))] } 这里我们使用.SD[[x]]提取x列的值，这跟通过名字从列表中提取成分或元素相同。

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...data.table中，还有一个比较特立独行的函数：使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。

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CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

单线程中，CSV.jl比R快1.2倍，而多线程相比，CSV.jl则快约5倍。苹果股价数据集该数据集包含50000k行和5列，大小为2.5GB。这些是AAPL股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价。...价格的四个列是浮点值，并且有一个列是日期。 ? 单线程CSV.jl比从data.table中读取的R速度快约1.5倍。而多线程，CSV.jl的速度提高了约22倍！...单线程中，CSV.jl比R快2倍，而使用10个线程则快了10倍。按揭贷款风险数据集从Kaggle取得的按揭贷款风险数据集是一种混合型的数据集，具有356k行和2190列。...房利美收购数据集从房利美网站上下载的数据集，有4000k行和25列，数据类型为：Int、String、Float，Missing。 ? 单线程data.table比CSV.jl快1.25倍。...在Julia，Python和R的测试中，引发了网友们更多关于“技术更新”的热烈讨论。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...",那么会从包含该字符的行开始读； select,需要保留的列名或者列号，不要其它的； drop,需要取掉的列名或者列号，要其它的； colClasses，类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[....(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ...., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的

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Matt Dowle 演讲节选（二）

上期回顾上次讲到 Matt 在转移到 R 阵营之后，开始思考下面那个无法在 S-PLUS 上面实现的命令，能否在 R 中实现呢？...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有...在这个2012年（注意dplyr的最早版本在2016年！）的帖子中，一个用户需要处理以下数据集（这里只显示前6行） ? 他想首先按照gene_id分组，然后分别计算特定变量的极值和均值。...这个用户一开始使用lapply和do.call函数，不仅计算时间很长（30 min！），而且代码特别难看： ? 而使用data.table,则简直是一阵春风： ?...30分钟足够你用来享受下午茶（不愧是腐国人Orz）或是享用午餐……这是一个严肃的问题，从5秒降低到1秒？没什么人会在意。从10秒降低到1秒？同样不稀奇。但是我们讨论的却是从30分钟降低到3秒！”

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MySQL中的WITH ROLLUP子句：优化数据分析与汇总

在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。...结果行的顺序：查询结果中，首先显示分组的行，然后是对应的合计行。合计行的标识：合计行中的标识列会被设置为NULL，以便与实际分组行进行区分。...NULL替代值：对于包含合计行的列，如果合计行中的列值为NULL，则可以使用COALESCE()函数或其他函数来替代为自定义的值。...WITH ROLLUP的使用场景和说明如下：分组统计：WITH ROLLUP特别适用于需要进行分组统计并显示合计行的情况。它可以方便地在查询结果中生成分组的小计和总计，提供更全面的数据分析。...数据摘要：使用WITH ROLLUP可以一次性获取分组数据和汇总数据，避免了多次执行额外的聚合查询。这对于快速生成数据摘要和汇总报表非常有用。

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Access汇总查询（一）

大家好，前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤，也介绍通配符和常用函数等，本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。汇总查询实际就是在查询中实现的数据的计算统计的功能。...查询中的计算功能有两类，一类是系统预定义的计算，如合计，计数、求平均值、求最大和最小值等常用的功能，另一类是自定义的计算，即通过编辑表达式，在表达式中对一个或多个字段进行计算。...下侧的列表中会增加名为“总计”的行，点击在下拉列表中可以选择需要的计算方式。...创建查询设计，双击选中出版商表的名称字段，和图书表的书号字段。点击右上角汇总，在下侧新增的总计栏，在“名称”字段下选择Group By，在“书号”字段下选择计数。...[wo5qru9hda.gif] 然后点击左上角的“运行”图标，查看运行后的结果。（如果想改变查询结果中列的名称。可以在查询设计中，在字段之前加上要改的名称和英文冒号。）

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懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进： ?...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！...以上讲的这些只是我工作中data.table用得最多的功能，它的强大之处还远远不止这些！如果你想深入，可以去官网下载文档，你绝对值得拥有！

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「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

")= 从存储的信息来看，这两个列表是没有任何差异的。...r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻，但实际上上面我构造的数据集是有点特别的：前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接的列的...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...如果 be_join 不为空，进行如下的循环：如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为第 1 个。...检查 be_join 第一个子集的列与 to_join 存在共同列等待循环结束我们可以查看结果： to_join[, c("r1", "r2", "r3", "r4", "r5")] #> r1

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从Java的类型转换看MySQL和Oracle中的隐式转换(二)(r6笔记第68天)

说起数据类型转换，在开发中如此，在数据库中也是如此，之前简单对比过MySQL和Oracle的数据类型转换情况，可以参见MySQL和Oracle中的隐式转换 http://blog.itpub.net/23718752...Java中的数据类型转换主要有下面的规则。 //转换规则：从存储范围小的类型到存储范围大的类型。...，而且单引号，双引号在这个例子中的作用是一致的，就是标示变量。...因为在Java中查看数据类型的转换代价还是相对要困难一些，我们可以在数据库中来类比。首先还是重复之前的测试，准备一批的数据。创建一个表，然后插入一些值。...我们来看看在MySQL中的表现。还是创建一个简单的表，插入一些数据。

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...不过随着视野的开阔，发现确实有必要深入了解这个高性能包，尽管有点儿颠覆R的传统风格，但是性能和效率的提升可以弥补这一点。...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....左手用R右手Python系列——数据合并与追加长宽转换：长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。

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用data.table语句批量处理变量

问题：批量处理表中变量正式开始说问题之前，我们先回顾一下data.table的基本语句DT[i, j, by]，简而言之，"i"是对行进行选择，"j"是对列进行操作，"by"是分组。...我们要做的是从第3个变量“除权除息日[报告期]2010年一季”开始，一直到第34个变量，将这些变量全部转化为Date格式。...批量处理法：用lapply批量处理变量在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...我们知道在data.table包中，.SD是经过i和by处理之后剩下的那部分数据集，它的格式是一个data.table，同时它是一个list。...下期预告下期的大猫R语言课堂还是由村长来进行撰写和推送，届时将会给大家带来一个比较有趣的data.table发现，敬请期待！！ ?

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gggibbous带你绘制月亮散点图

❞ 关注下方公众号下回更新不迷路加载R包 library(data.table) library(tidyverse) library(ggforce) library(ggtext) library...(detector, kind, `.pred_class`, native), .N] # 对数据再次聚合，按'detector'、'kind'、和'.pred_class'列组合，并计算每个组合的频率和总计数...N2'列的最大值 # 根据'kind'和'.pred_class'列创建新的'class'列，用于描述组合类型 df$class = paste0(df$kind, " - ", df$.pred_class...[index]$y + x$`.pred_class` |> as.numeric() # 计算x数据框中每个元素的纵坐标，并存储在'y0'列中 x$r = out[index]$radius...# 将x数据框中每个元素的半径信息存储在'r'列中 return(x) }) packing <- rbindlist(packing) # 数据合并数据可视化 ggplot() + # 添加散点图图层

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手把手教你用R语言读取CSV文件

导读：R语言有许多种方法去获取数据，最常用的是读取CSV文件。作者：Jared P. Lander 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...stringAsFactors参数也可以用在data.frame中。再次创建“Sport”列。...read.table函数还有许多参数，最常用的是quote和colClasses参数，分别设置字符的包围符和每列的数据类型。...读取大CSV文件和其他文本文件的两个主流的函数是read_delim和fread，前者在readr包中由Hadley Wickham实现，后者在data.table包中由Matt Dowle实现。...readr包中的所有数据提取函数返回的是tibble，该数据类型是data.frame的扩展。最明显的变化是打印的元数据，比如行列数和每列的数据类型。

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「R」获取R包中的函数和对象列表

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

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后端 | Java 利用substring()和indexOf()从字符串中获取指定的字符

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