做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据。
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
长宽格式数据之间相互转换使用到的函数，可以叫做表格生成函数。前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据，现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。
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df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value")
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群，本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式：标签BitMap。
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。
Simulink中的仿真模型为连续时间系统，数据格式多种多样；而FPGA中为离散时间系统，数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换，否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。
tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
While working with raw data, you may frequently face date values stored as text. Converting these values to a date data type is very important since dates may be more valuable during analysis. In SQL Server, converting a string to date can be achieved in different approaches.
随着大数据时代的到来，企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
这里用到了n_max参数，是因为数据文件的结尾还有一行数据，这里我不想读入，最方便的办法是直接手动删掉，不想删就指定读取的行数
新媒体管家 大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言（比如Py
In this article, I will first give an overview of SSIS data types and data types conversion methods and then I will illustrate the difference between changing the columns data types from the Source Advanced editor and using Data Conversion Transformation.
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
ETL（Extract, Transform, Load）是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论，它主要用于从各种不同的数据源中提取数据，经过一系列的处理和转换，最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
在mysql中，用于转义的函数有addslashes，mysql_real_escape_string，mysql_escape_string等，还有一种情况是magic_quote_gpc，不过高版本的PHP将去除这个特性。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常，传统数据仓库存储来自各种数据源的数据，将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案，例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics（A
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
原文地址：http://blog.itpub.net/29324876/viewspace-1096741/
https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1
本文翻译自外文博客，原文链接：https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
2.）ddd°mm.mmm’ 【度分.分 格式】的十进制小数部分（3位） NMEA数据格式为$GPGGA时，得到gps数据为（度分.分）格式
大家好我是费老师，前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性，其中提到过新的矢量读写后端，使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
今天在把一些数据导入到SQL Server的时候遇到有个列被导入成float类型，而我实际需要的是varchar类型，所以要进行类型转换，转换时遇到了一点问题，所以写这篇博客记录一下。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。而tidyr正是一个这样的包，它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能：
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗（或者处于不同时期）的情况，在肿瘤治疗领域的文献中很常见，但是竟然百度不到它的具体含义。。。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-
和其他的关系型数据库一样， oracle 中也能进行一些隐式的数据转换，这对我们写 SQL 语句有 非常 用，我们可以不必麻烦地手动转化很多类型的字符。虽然前面我们介绍了一些使用例如to_char,to_date的函数进行强制转换的方法，但是隐式转换也还是不错的。 Orac
Github：https://github.com/Humanizr/Humanizer(opens new window)
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。 在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
如果一个字符的大小是一个字节的，称为窄字节；如果一个字符的大小是两个字节的，成为宽字节
%EXTERNAL将表达式转换为显示格式，与当前选择模式(显示模式)无关。显示格式表示VARCHAR数据类型的数据，无论字段或数据类型LogicalToDisplay方法执行什么数据转换。
做音视频或图像处理方向的开发同学一般都或多或少接触过 libyuv[1] 这个开源库，我们在音视频开发中处理 YUV、RGB 等格式的数据转换、旋转、缩放时常常用到它。libyuv 基于 C 语言实现，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等多平台使用，并且做了指令集加速优化，有比较好的性能表现。
老早就计划着这件事了，知道长期使用第三方提供的数据服务可能那天就会挂掉的几率（比如之前的leancloud限制云引擎及域名回收事件），放在第三方或多或少会影响到部分使用其免费服务的群体，但毕竟人家是免费提供到的服务，我们白嫖的就不要在这里说三道四了，只是就事论事来讲数据还是存放在自己的手中最安全可靠。
MySQL版本引入了对JSON数据类型的支持，这为我们处理和存储非结构化数据提供了新的可能性。通过灵活利用MySQL的JSON函数，我们可以实现高效的查询和转换操作，提取有用的数据，并将其转换为有意义的格式。本文将深入探索MySQL中JSON数据的查询与转换技巧，帮助您更好地利用这一功能。
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
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