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kettle的转换组件

在数据质量规范上使用非常多，比如很多系统对应性别gender字段的定义不同。 ? 4、增加常量就是在本身的数据流里面添加一列数据，该列的数据都是相同的值。 ?...唯一行（哈希值）执行的效率会高一些！唯一行哈希值是根据哈希值进行比较的，而去除重复记录是比较相邻两行数据是否一致进行比较的。 ? 14、拆分字段是把字段按照分隔符拆分成两个或多个字段。...注意：拆分字段后，原字段就不存在于数据流中！ ? 15、列拆分为多行就是把指定分隔符的字段进行拆分为多行。 ? 16、列转行就是如果数据一列有相同的值，按照指定的字段，把多行数据转换为一行数据。...去除一些原来的列名，把一列数据变为字段。 　　注意：列转行之前数据流必须进行排序！必须使用排序记录图元哦！ ? 17、行转列，就是把数据字段的字段名转换为一列，把数据行变为数据列。 ?...18、行扁平化就是把同一组的多行数据合并成为一行。注意：只有数据流的同类数据数据行记录一致的情况才可使用！数据流必须进行排序，否则结果会不正确！ ?

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这样的数据实现动态拆分也这么容易！

小勤：向下面这样的数据怎么拆分成右边的样子啊？ 大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。...大海：那用Power Query处理起来也不复杂，关键点在于怎么能保证数据增加的时候，能动态地生成多列的列名。...Step 01 添加索引列（用于保证操作后每行数据的顺序） Step 02 按分隔符逗号拆分到行 Step 03 继续按分隔符左括号“(”拆分到行 Step 04 替换掉不需要的右括号“)” Step...我原来想着一次分列到行，然后就直接分成多列，结果想做透视的时候就懵了，正想着怎么能实现多列同时透视呢。 大海：PQ里的透视只支持对一列（值）进行，而不支持将多列同时透视到同一个标题（列名）下的。...因为每列都必须有明确的列名。 小勤：对的。通过这个例子我知道像这种情况该怎么做了。

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Power Query如何处理多列拆分后的组合？

对于列的拆分一般使用的比较多，也相对容易，通过菜单栏上的拆分列就能搞定，那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢？...比较明显的是分级列，分隔符为全角字符下的逗号，而说明列则是换行符进行分列。2列分别是2种不同的分隔符进行的分割。如果直接在导入数据后对列进行分割会有什么样的效果呢？...但是这种分列效果肯定不是我们所希望，因为我们要的是组合对应的数据，所以得想办法先要进行组合，这里可以使用List.Zip进行组合，分列后的数据是列表格式，所以可以对2列数据分别进行分割后在进行组合，可以在添加列中使用如下代码...这时只需要在展开的时候选择提取值的选项，这个功能相对平时用的不多，但是对于目前的这种状况非常实用，如图6所示在使用分隔符合并的时候需要注意的就是，此分隔符需要在2组数据中都未出现过，可以使用特殊字符进行...这样在提取数据后就能看到是对应的数据直接通过特殊分隔符合并成为单一的文本，如图7所示。 ? 最后再通过合并时的特殊分隔符进行分列即可得到所需要的数据格式，最后再更改下标题列名即可 ?

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Sqoop工具模块之sqoop-import 原

该方式将每个基于字符串的表示形式的记录写入分割文件中，在各个行和列之间使用分隔符进行行列的划分。分隔符可以是逗号、制表符或其他字符。...默认情况下，Sqoop将识别表中的主键列（如果存在）并将其用作拆分列。分割列的低值和高值从数据库中检索，并且mapper任务在总范围的大小均匀的分量上进行操作。     ...Sqoop目前不能在多列索引上拆分。如果表格没有索引列，或者有多列键，那么必须手动选择拆分列。     可以使用--split-limit参数替换--num-mapers参数。...为了解决这个问题，sqoop将这些字符翻译为_作为创建的一部分。任何以_（下划线）字符开头的列名将被翻译为具有两个下划线字符。     例如：_AVRO将被转换为__AVRO。     ...3．指定分隔符     如果数据库的数据内容包含Hive的缺省行分隔符（\n和\r字符）或列分隔符（\01字符）的字符串字段，则使用Sqoop将数据导入到Hive中时会遇到问题。

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-...()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分，语法如下： #separate(data, col, into, sep = “[^[:alnum:]]+”, remove = TRUE..., #convert = FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …) #data：为数据框 #col：需要被拆分的列 #into：新建的列名，为字符串向量 #sep...：被拆分列的分隔符 #remove：是否删除被分割的列 widesep <- separate(wideunite, information,c("person","grade","score"),

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data.table包使用应该注意的一些细节

fread中nThread 参数的使用   注意默认nThread=getDTthreads()，即使用所有能用的核心，但并不是核心用的越多越好，本人亲自测试的情况下，其实单核具有较强的性能，只有在数据大于...因此对于不是非常巨大的文件，建议设置为1，不要使用全部核心 fread中sep是自动检测的   所以在循环读入文件的过程中，就算不同文件的分隔符不同，也可以循环一次性方便的读入； 还有就算后续改变了文件的分隔符...as.data.table函数中同样有一个rownames参数，设置为T可以将行名保留下来作为data.table的一列 不建议set和for循环一起使用   虽然set可以在内存上直接改变数值，但在R...  类似于集合运算，data.table中fintersect, fsetdiff, funion，fsetequal函数能对不同数据框的行求交集，差集，并集等 可以直接对列按分隔符进行分割   应用...tstrsplit函数可以将一列按照分隔符分成多列，函数返回的是一个列表，举例：DT[, c("c1", "c2") := tstrsplit(x, "/", fixed=TRUE)][]，将x列按照/

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学习小组day5笔记-R语言基础2

如果为 TRUE，则 read.csv() 假定您的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，您可以添加参数 header = FALSE。...相关参数 :header: 表示文件是否包含标题行sep: 表示文件中使用的分隔符值图片图片#数据框部分的操作，先在工作目录下新建qingnan.txt，并输入示例数据X<-read.csv('qingnan.txt...X[x,y] #第x行第y列X[x,] #第x行X[,y] #第y列X[y] #也是第y列X[a:b] #第a列到第b列X[c(a,b)] #第a列和第b列X$列名 #也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步...，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列——补充：列名里带上循环是不是就可以提取多列了？？）...3.直接使用数据框中的变量：指定数据框，制定行、列，可以直接画散点图plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)4.问题：save(X,file="test.RData

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深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

如果不指定参数，则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...在某些情况下会快5~10倍 keep_date_col 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...要注意的是：排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=3 对于不规则分隔符，使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格，那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了。...大多数都是不必要的，因为你下载的大部分文件都有标准格式。 read_table函数 基本用法是一致的，区别在于separator分隔符。

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深入理解pandas读取excel,tx

如果不指定参数，则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...在某些情况下会快5~10倍 keep_date_col 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...要注意的是：排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] 对于不规则分隔符，使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格，那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了...大多数都是不必要的，因为你下载的大部分文件都有标准格式。 read_table函数 基本用法是一致的，区别在于separator分隔符。

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Day2-数据结构

1）R的规范赋值符号是<-，也可以用=代替（2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。...（4）显示工作路径 getwd()（5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。（6）表格在R语言中称为数据框^_^（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。...中的元素，值为1，2，5的元素2.数据框（1）新建doudou.txt，输入以下（如果教程里让你新建，又没说在哪里，你就默认在工作目录下新建。）...不仅用在你所提到的输出，也用在输入，也用在字符串的合并与拆分上。...RData时的加载命令3.4提取元素a[c(a,b)]#第a列和第b列a$列名#也可以提取列（优秀写法，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）3.5使用数据框中的数据plot(iris$Sepal.Length

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

7.3.1 将列拆分为多列 将从 “Cooks: Grill/Prep/Line" 列开始，因为这看起来相当简单。 右击 “Cooks: Grill/Prep/Line" 列【拆分列】【按分隔符】。...（译者注：分隔符不一定是一个标点符号，可能是一个字母，也可能是一个单词，甚至可能是一个句子，这是使用分隔符时的重要技巧。） 在分隔符选项下面，会发现还可以选择应用拆分动作的【拆分位置】。...但也可以利用【拆分列】的一个选项，在一个步骤中完成这一工作。 右击 “Days” 列，【拆分列】【按分隔符】。...这一次，需要对【按分隔符拆分列】选项进行更多的控制，在这个对话框中从上到下操作如下所示。 【分隔符】是换行符，这需要使用一个特殊的字符代码来实现。...例如在本例中，拆分列为多行与拆分列为多列后再逆透视是等价的，而列头带有额外信息与内容位置一一对应，导致使用拆分列为多列后再逆透视成为了本场景下的正确方法，虽然步骤多了一点，但正确性是第一位的。）

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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

因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。...，或者字符串（至少有一个"\n")； sep列之间的分隔符； sep2，分隔符内再分隔的分隔符，功能还没有应用； nrow，读取的行数，默认-l全部，nrow=0仅仅返回列名； header第一行是否是列名...，类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用，只会使一列变为更高的类型，不能降低类型； integer64,读如64位的整型数; dec,小数分隔符，默认"."...sep2,对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na...(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, .

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day5-白雪

引用自微信公众号生信星球 小白 （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 #左侧控制台 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。...（由数字、字母、下划线组成的一串字符），根据元素可以区分两个词 标量 #一个元素组成 向量 #多个元素组成（有序排列的元素） 图片 引用于微信公众号生信星球 使用时，一般直接给变量定义 #可以定义为数值或者其他...中的数据的文件的路径。...如果为 TRUE，则 read.csv() 假定您的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，您可以添加参数 header = FALSE。...3 C NA 4 D 3 5 E NA > a[c(1,2)] #第1列和第2列 X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C NA 4 D 3 5 E NA X$列名#也可以提取列

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看了这个例子，一辈子记住这个有趣的函数，以后给内容配对就有思路了

看图： 逆透视是多列（列名）都逐个放到行里变明细数据哦，而上面想要的结果列和原始数据的列是一毛一样的，只是要把列里面的内容拆分、配对展开…… 数据简化模拟如下：...所以，首先第一步，不管怎么着，先把列给拆分了，但是，这里不好用拆分列的功能来做，为什么？...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...Step 02：添加自定义列，把两列拆分出来的内容直接拉到一起 内容配对好后，就可以层层展开了…… - 3 - 内容展开 Step 03：第一次展开，扩展到新行（因为不同的配对内容是要拆到多个行的...） Step 04：第二次展开，提取值（因为配对好的内容本身是要在同一行里的，分隔符按需要选择即可，后面拆分列时用，这里选择空格） Step 05：提取出来后，再按前面选择的分隔符简单分列即可

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Python数据分析的数据导入和导出

index_col（可选，默认为None）：用于指定哪些列作为索引列，可以是单列索引或多列索引。 usecols（可选，默认为None）：用于指定需要读取的列，可以是列名或列索引的列表。...sep：分隔符，默认为制表符（‘\t’）。 header：指定数据中的哪一行作为表头，默认为‘infer’，表示自动推断。 names：用于指定列名，默认为None，即使用表头作为列名。...网络中每天都会产生大量数据,这些数据具有实时性、种类丰富的特点,因此对于数据分析而言是十分重要的一类数据来源。 关键技术:爬取网络表格类数据, pandas库read_html()方法。...可以设置为’\r\n’、‘\n’、'\r’等 chunksize：一次性写入的行数，默认为None，表示全部写入 date_format：日期格式，默认为None。...文件，在Sheet1中写入数据，不保存索引列，保存列名，数据从第3行第2列开始，合并单元格，使用utf-8编码，使用pandas的默认引擎。

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数据处理的R包

tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...gender_class是列名转化行后指定的列名， count为各列的值。 （2） spread spread函数作用和gather相反。...，...) data：数据框 col：需要合并的列 sep：被拆分列的分隔符（默认下划线：_） remove：是否删除被合并的列 > df_unite <- unite(df, col = 'sex',...') grade sex 1 A 5|1 2 B 4|2 3 C 1|3 4 D 2|4 5 E 3|5 （4）separate separate函数可将一列拆分为多列...数据框 col：需要被拆分的列 into：新建的列名，为字符串向量 sep：被拆分列的分隔符：[^[:alnum:]]+正则表达式，基本包含了大部分的分隔符 remove：是否删除被分割的列 > separate

4.6K20

DAY5-数据结构

如果为 TRUE，则 read.csv() 假定你的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，可以添加参数 header = FALSE。...sep:字段分隔符设置行名和列名colnames(X) #查看列名rownames(X) #查看行名colnames(X)[1]<-"bioplanet"#部分公司返回数据，左上角第一格为空，R会自动补为...: 分隔符，默认为空格 (”“)，也就是以空格为分割列row.names: 是否导出行序号，默认为TRUE，也就是导出行序号col.names: 是否导出列名，默认为TRUE，也就是导出列名quote:...")#保存其中一个变量load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令提取元素X[1,2]#第1行第2列X[3,]#第3行X[,5]#第5列X[5] #也是第5列X[1:2]#第1列到第...2列X[c(3,5)]#第3列和第5列X$列名 #可以提取列直接使用数据框中的变量plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)*回答问题*可能是变量X未赋值

14200

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...，或者字符串（至少有一个"\n")； sep 列之间的分隔符； sep2 分隔符内再分隔的分隔符，功能还没有应用； nrow 读取的行数，默认-l全部，nrow=0仅仅返回列名；...； 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，只会使一列变为更高的类型，不能降低类型； integer64 读如...，其它都加上双引号； sep 列之间的分隔符； sep2 对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol 行分隔符...也有不同之处，一是use.names参数，可以指定是否使用相同列名bind，二是rbindlist可以使用在不知道对象名字的情况下，比如lapply(fileNames, fread) 。

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2.3 汇总多文件

2）将无用的列删除以使页面整洁 3）添加自定义列，在自定义列公式栏中输入=Excel.Workbook([Content]) (注意在Power Query中的公式严格区分大小写，所以要保持完全一致)...4）单击自定义列名称的双箭头角标，选择扩展Name和Data （意思是展开表名称和表数据），扩展后你会看到现在三张表都成功地汇总到了一张表中 ?...另外，新版的PowerBI中已经加入了合并和编辑功能，也就是说你不需要输入公式你就可以完成合并多文件的工作，逻辑上与这个方法是一样的。...但我仍然希望你懂得使用公式这个方法，一是他的操作很简单，二是对它的理解会便于你在后期操作步骤中做调整修改。 ?...拆分法 - 先按字符数拆分(靠右3个字符)，再按分隔符拆分(\)，得到城市名列 ? ? 提取法 - 选中Folder Path列，使用提取-范围。 ?

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