首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第二章 数据读取与保存

(并月不使用行号),sep默认值为"\t" 使用read.table或read.csv指令,对数据格式要求非常严格,数据必须是完整,每一行数据数量都一样。...,需要使用符号$,但是当数据文件中有很多变量,多次使用$会比较麻烦,这时用attach()指令,可以直接通过变量名称来获取变量中信息。...,通过它可以实现RAccess, Excel, dBase和SQL Server等多种软件连接。...,还可以使用程序包Hmisc中函数spss.get(),它可以导入更多附加信息,例如变量标签(label ) > library(Hmisc) > data.spss2=spss.get("C:/...row.names设置为FALSE,否则存入文件时会把行名1,2,3,...也写入。这样当再次读入csv文件,得到数据框与data一样。

6.2K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

sqoop之旅4-增量导入

(Model) append:在导入新数据ID值是连续采用,对数据进行附加;如果不加lastvalue,则原表中所有数据都会进行增量导入,导致数据冗余。...**lastmodified:**在源表中有数据更新时候使 用,检查就必须是一个时间日期类型字段,更新完之后,last-value会被设置为执行增量导入时的当前系统时间 ---- 3、demo...\ --check-column last_mod_ts \ --incremental lastmodified --last-value "2019-11-19 16:39:43" # 必须是时间或者日期时间类型...,出现数据重复,造成数据冗余 采用增量导入,必须使用三个参数 check-column incremental last-value lastmodified模式 当导入目录存在,需要使用—merge-key...或者—append参数 需要保留历史变更信息,使用append追加 不需要保留重复信息,使用merge—key进行合并 导入是>= last-value值 sqoop import \ -

80410

Python数据处理之导入导出excel数据

xlwt库负责数据导入生成Excel表格文件,而 xlrd库则负责Excel表格中数据取出来。...xlwt库数据导入Excel 数据写入一个Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 添加一个表 ws = wb.add_sheet('test') # 3个参数分别为行号,号...,xlwt库里面所定义行和都是从0开始计数 定制Excel表格样式 表格样式一般主要有这么几块内容:字体、对齐方式、边框、背景色、宽度以及特殊内容,比如超链接、日期时间等。...需要先转换为时间,然后再格式化成我们想要格式。...然后通过xldate_as_datetime方法获取时间 然后格式化一下 总结 Excel文件是用Python处理数据时常会碰到一类场景,有了xlwt 和 xlrd帮助可以非常快速导入和导出Excel

18.1K118

linux文件目录管理基本命令总结

-t 按mtime 从最近到最远时间排序 -r 倒序 -ut  按atime  从最近到最远时间排序 -r 倒序 -ct  按ctime  从最近到最远时间排序 -r 倒序 -ul 时间...,显示为atime -cl 时间,显示为ctime stat 文件名  显示文件元数据 cat 文件 访问文件   只是修改文件at(Access Time) echo 11 >>文件   追加文件...fstab  时间更新为指定时间 cp  复制 -i 覆盖前提示用户,若不加-i,则直接覆盖(前提没有alias) {意思是:复制一个文件到别的文件夹下,别的文件夹下有相同内容} [root...-a命令相当于整个文件夹目录备份,包括文件属性,链接,日期等都完全相同。...; -l:对源文件建立硬连接,而非复制文件; -p:保留源文件或目录属性; -R/r:递归处理,指定目录下所有文件与子目录一并处理; -s:对源文件建立符号连接,而非复制文件; -u:使用这项参数后只会在源文件更改时间较目标文件更新时或是名称相互对应目标文件并不存在

1.1K10

10个令人相见恨晚R语言包

1. sqldf R语言学习曲线中最陡峭一部分就是语法,我花了一段时间才习惯使用<-代替=。我听到很多人问如何实现VLOOKUP?!?R 对于一般数据粗加工任务非常有用,但需要一段时间才能掌握。...3. plyr 当我第一次使用R,我用基本控制运算来操纵数据(for, if, while, etc.)。我很快知道这是一个业余做法,并且有更好方法去实现。...当你在偶尔使用不具有独立驱动程序数据库(SQL Server),你可以随时使用RODBC。...不仅可以避免生成数以百计CSV文件,在R中运行查询还可以节省I/O和转换数据类型时间日期时间等会自动设置为R等价表示。...它涵盖了你处理日期可能想要做一切事情。 我还发现了这个日期速查表也可以作为一个方便参考。 7. ggplot2 另一个Hadley Wickham包,也许是他最知名一个。

1.5K100

OushuDB入门(五)——ETL篇

可以使用--incremental参数指定增量导入类型。 当被导入新行具有持续递增行id值,应该使用append模式。指定行id为--check-column。...当源表数据行可能被修改,并且每次修改都会更新一个last-modified列为当前时间,应该使用lastmodified模式。...那些被检查时间比last-value给出时间数据行被导入。 增量导入命令执行后,在控制台输出最后部分,会打印出后续导入需要使用last-value。...本示例时间粒度为每天,所以时间只要保留日期部分即可,因此数据类型选为date。这两个字段初始值是“初始加载”执行日期前一天。当开始装载,current_load设置为当前日期。...脚本中设置三个变量,v_last_load和v_cur_date分别赋予起始日期、终止日期,并且时间表rds.cdc_timelast_load和current_load字段分别设置为起始日期和终止日期

1.2K20

R基础——数据导入与导出(下)

前面两篇文章介绍了导入导出csv文件,txt文件,xlsx文件,接下来,介绍R连接数据库,从数据库中导入数据。 在我工作中,使用是sql server,所以将以sql server为主来介绍。...R中没有提供sql server独立DBI,GitHub有一个RSQLserver包,曾在cran中上线过,后来下线了。我主要使用RODBC包连接数据库。...测试成功即可使用RODBC包连接。 好了,以上就是使用ODBC数据源管理器来配置sql server驱动步骤,测试成功后,进入R使用RODBC包连接数据库。...Rstudio导入 在新版Rstudio中,我使用版本(Version 1.1.383),在右上pane中提供了连接数据库界面操作。...成功连接后,在connection里,保存了连接信息,下次可直接使用。 总结 RODBC包兼容性更好; Rstudio导入简单易用;

1.4K80

R语言18讲(三)

目前数据源太多了,数据源格式也非常之多,幸好R兼容性非常好,能从各种不同数据源中获取数据,这里只简单介绍几个比较常用数据导入方式 1.导入CSV格式数据 read.csv("E:\\课件\\11....csv")引号下面就是你要导入文件路径.当如果文件存放R工作空间,便可以直接忽略路径,在引号下写出文件名和后缀即可如 read.csv("21.csv")导入其他格式数据也是如此,当没有写路径...,R会默认在工作空间里导入同名文件. 2.导入Excel文件 方法一.安装并加载RODBC使用odbcConnectExcel("E:\\课件\\11.csv")但只适用于32位系统电脑....方法二.Excel文件另存为CSV文件导入 3.导入数据库文件 方法一:安装并加载RODBC使用odbcConnect("数据源名称",uid = "用户名",pwd="密码")连接,并使用sqlFetch...n=100代表提取前100行 这时我们便已经成功导入数据到R中了.

1.5K60

R学习笔记(4): 使用外部数据

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存非持久性和容量限制,一个有效数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量数据,也能够处理结果保存。...如果要直接修改数据框,需要使用如下形式: > x = edit(x) > fix(x) #等价于上面的形式 2 CSV文件导入导出 R中处理文本文件主要是使用read.table()函数数据读入数据框...4 一些特定文件格式 DBF文件:使用read.dbf()和write.dbf()函数进行读写 XLS文件:最好转换成csv再导入,如果一定要直接使用XLS,可以用RODBC操作,参考后面的数据库部分...5 使用关系数据库 R中提供了不同抽象层次上连接数据库包,比如底层DBI ,上层RMySQL、 ROracle、 RSQlite、RODBC等。...但是从外部获取数据会被R放到内存中,在处理大数据,就会遇到问题。在处理大数据,可以采用一下方法: 使用数据库 每次从数据库中读取一部分数据进行处理。

1.8K70

VBA:基于指定删除重复行

文章背景:在工作生活中,有时需要进行删除重复行操作。比如样品测试,难免存在复测数据,一般需要保留最后测试数据。...1 基于指定保留最后一行数据2 基于指定保留最后一行数据,同时剔除不需要3 效果演示 1 基于指定保留最后一行数据 想要实现效果:在原来测试数据基础上,基于B,如果存在重复数据...VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate1() '基于指定,删除重复行,保留最后出现行数据。...保留最后一行数据,同时剔除不需要 想要实现效果:针对原有的测试数据,基于B,如果存在重复数据,保留最后一行数据;这里不需要E数据。...选取数据拷贝到指定区域。 VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate2() '基于指定保留唯一行(若重复),同时剔除不需要

3.2K30

Python批量处理Excel数据后,导入SQL Server

有一数据DocketDate是excel短时间数值,需要转变成正常年月日格式; eg. 44567 --> 2022/1/6 部分数据需要按SOID进行去重复处理,根据DocketDate保留最近数据...首先我们要判断空值,然后设置日期天数计算起始时间,利用datetime模块timedelta函数时间天数转变成时间差,然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表日期。...” 最开始我想使用正则匹配,年月日都在取出来,然后英文月份转变成数字,后来发现日期里可以直接识别英文月份。...return common_date 日期格式化符号解释表 @CSDN-划船使者 “3)按订单编号SOID去重 ” 这里去重复除了按指定去重外,还需要按日期保留最新数据。...我想法是,首先调用pandassort_values函数所有数据根据日期进行升序排序,然后,调用drop_duplicates函数指定按SOID进行去重,并指定keep值为last,表示重复数据中保留最后一行数据

4.5K30

详解在Linux下9个有用touch命令示例

每当我们使用 touch 命令更改文件和目录访问和修改时间,它将当前时间设置为该文件或目录访问和修改时间。...假设我们想要将特定日期时间设置为文件访问和修改时间,这可以使用 touch 命令中 -c 和 -t 选项来实现。...hh – 小时 (00-23) mm – 分钟 (00-59) 让我们 devops.txt 文件访问和修改时间设置为未来一个时间(2025 年 10 月 19 日 18 20 分)。...示例:8 使用参考文件设置时间(-r) 在 touch 命令中,我们可以使用参考文件来设置文件或目录时间。...默认情况下,每当我们尝试使用 touch 命令更改符号链接文件时间,它只会更改原始文件时间

98840

每天学一个 Linux 命令(13):touch

与文件关联时间 Access time #上次读取文件时间,简称atime Modification time #最后一次修改文件内容,简称mtime Change time...-c:或--no-create #不建立任何文件 -d: #更改文件修改时间使用指定日期时间,而非现在时间 -h,--no-dereference #如果file是符号链接并且指定了此选项...,则touch修改符号链接时间,而不是其引用文件。...-f:#此参数忽略不予处理,仅负责解决BSD版本touch指令兼容性问题; -m:或--time=mtime或--time=modify #只更该变动时间; -r: #把指定文件或目录日期时间...,统统设成和参考文件或目录日期时间相同; -t: #使用指定日期时间,而非现在时间; --help: #在线帮助; --version: #显示版本信息。

1.2K10

R知识速查表-值得bia在墙上

Cheat Sheets也称作为cheatsheet,中文翻译过来就是速查表或小抄表,类似我们考试前公式方程或大事记记录到一张纸上。...截止到2018年RStudio发布了27个速查表,内容包括Keras深度学习、日期时间处理、字符串处理、数据导入、数据转换、正则表达式、ggplot2、Rmarkdown等等。...刚刚入门R语言小伙伴们可以在文章底部获取pdf版本并打印出来学习,可以按照以下学习路径记忆和学习:R基本知识,R高级知识,R数据导入R数据可视化,R数据处理,字符串处理,正则表达式,日期时间处理,数据转换和机器学习等...【温馨提示:点击图片,可查看大图】 一:基本 R 知识 二:高级R知识 三:数据可视化知识 四:数据导入知识 五:数据处理知识 六:数据转换知识 七:字符串处理知识 八:正则表达式知识 九:日期时间处理...来源:R语言

1.7K51

利用Python统计连续登录N天或以上用户

这里登录日志只有两个字段:@timestamp和rold_id。前者是用户登录时间,后者是用户ID,考虑到时间格式,我们需要做简单处理去掉后面的时间保留日期。...第二步,数据预处理 数据预处理方面我们需要做工作有三部分 时间只取日期,去掉时间部分 我们使用info方法可以发现,时间字段格式是object,并非时间格式 ?...时间字段转化为时间格式 同样也是为了方便后续使用时间加减计算登录行为数,@timestamp字段需要调整为时间日期格式 采取to_datetime方法进行处理 df["@timestamp"] =...pd.to_datetime(df["@timestamp"]) #日期转化为 时间格式 第三步,分组排序 分组排序是指每个用户登录日期进行组内排序 采用groupby方法结合rank方法进行处理...第四步,计算差值 这一步是辅助操作,使用第三步中辅助与用户登录日期做差值得到一个日期,若某用户某几列该值相同,则代表这几天属于连续登录 因为辅助是float型,我们在做时间时候需要用到to_timedelta

3.2K30

Pandas中级教程——时间序列数据处理

导入 Pandas 库 在使用 Pandas 之前,首先导入 Pandas 库: import pandas as pd 3....日期解析 在处理时间序列数据,首先需要将日期解析为 Pandas datetime 类型: # 读取包含日期数据集 df = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates...设置日期索引 日期设置为 DataFrame 索引,以便更方便地进行时间序列分析: # 日期设置为索引 df.set_index('date_column', inplace=True) 5....时间偏移 可以使用 pd.DateOffset 对时间进行偏移操作: # 日期向前偏移一天 df['new_date'] = df['date_column'] + pd.DateOffset(days...处理缺失日期时间序列数据中,有时会存在缺失日期。可以使用 asfreq 方法填充缺失日期: # 填充缺失日期 df = df.asfreq('D', fill_value=0) 12.

21210

Linux文件和目录10项属性

:文件或目录所属用户 第五:文件或目录所属组 第六:文件或目录大小 第七、八、九时间 第十:实际文件或目录名 #图片讲解 ?...linux,需要以一个用户身份登入,一个进程也需要以一个用户身份运行, 用户限制使用者或进程可以使用、不可以使用哪些资源 用户分类 root用户(根用户、管理员账户、超级用户) (ID为0用户为...: 用户名 2 I.m..M1: 被加密后密码 3 最近修改密码日期 4 0:密码不能更改天数,0表示随时可以修改 5 99999:密码过期时间 6 7:密码需要更改期限到来前7天发出警告 7...,文件大小不一样 2.6.时间 #7、8、9三时间(默认是修改时间) modify 修改 对应是 -mtime 一般是修改文件内容时候改变 change 改变时间 -ctime 文件属性改变...0500 #时间变了 Birth: - #如果想要格式化属性时间的话就使用 [root@cots3 ~]# ls -l --time-style=long-iso 1.txt -rw-r--r

1.6K20
领券