使用data.table按不同函数汇总列_按组汇总多个函数中的多个列_使用r中的dplyr对具有不同函数的不同列进行汇总 - 腾讯云开发者社区

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...使用另一个嵌套的 for 循环遍历窗体（行 +1）列到列的末尾。将当前行、列元素与列、行元素交换。...创建一个函数 printingMatrix（）通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。创建一个变量来存储输入矩阵。...通过调用上面定义的 printingMatrix（）函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise

5.9K5 0

VBA技巧：使用数组复制不同的列

标签：VBA，Evaluate方法假设我们只想复制工作表中指定列的数据，例如第1、2、5列的数据，有多种实现方法，这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1000)], Array(1, 2, 5)) Sheet2.Range("A1:C" & UBound(var)) = var End Sub 上述代码将工作表Sheet1中的第1、2、5列的数据输出到工作表...如何针对不同的行使其成为动态的？为了涵盖数据集，假设在声明lRow变量后，数组（ar）可以是： ar=Range(“A1:F”& lRow）但如何对行执行此操作？...可以利用Excel的Evaluate功能来生成灵活的行和列组合。VBA的rows.count命令可以确定区域内数据的终点，并存储该区域，以便在Index公式中使用。...你可以根据实际数据范围和要复制的列，稍微修改上述代码，以满足你的需要。

2.7K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 b<- cut(a, 5,labels=F) #将数据平均分成5组，rank=5代表大，rank=1代表小 2、aggregate函数——分组汇总 ?...##按照已有的类别数据，分类 g<-split(Cars93,Cars93$Origin) #按照cars93数据集，按照origin进行分组 ##例2：对矩阵分组（按列） m<-cbind...利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。

20.5K3 2

Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总

Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。...今天说一说Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总,希望能够帮助大家进步!!! ...Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总需求：通过kettle实现行列转换与列转行。解决方法：主要通过排序记录、行专列、列转行、行扁平化组件解决。...结果见下：场景二(科目名和分数合并到新列里)之方法一（关键值利用group字段）: 这里主要在Step4有区别，配置见下： Step5文件输出时：执行结果：场景二(科目名和分数合并到新列里...：执行结果：场景二（合并列）之方法四（通过聚合函数），数据和配置见下：行转列（聚合函数方式配置）：执行结果；场景三，列转行：这里拖个列转行组件（该组件位于转换的转换分类下），并配置见下

2.4K2 0

Oracle列转行函数vm_concat使用

一、业务场景今天需要实现一个table，有一列的效果是:用户姓名A(账号a),用户姓名B(账号b)…这种格式。这就想到oracle的列转行函数vm_concat。...t_step_define sd on fs.step_id = sd.step_id group by sd.step_name 查询出来，是用,分隔的数据，实现列转行显示...二、vm_concat函数补充想通过id分组，可以用这样的sql： select vm_concat(a) from A group by id 不想用默认的逗号分隔，可以用SQL： ps:下面sql...用’|'符号 select replace(vm_concat(a),',''|') from A group by id oracle11用vm_concat导致查询缓慢 ps：在oracle11使用会导致查询缓慢...，是因为查询出来的都是clob大字段，可以用SQL,用to_char关键字会快点，不过建议还是除非业务需要，不然速度要求高的场景不要使用 select to_char(vm_concat(a)) from

5.8K4 0

「R」数据操作（八）：dplyr 的 do, do, do

关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了，不再赘述，这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。...与data.table类似，dplyr也提供了do()函数来对每组数据进行任意操作。例如将diamonds按cut分组，每组都按log(price) ~ carat拟合一个线性模型。...和data.table不同的是，我们需要为操作指定一个名称，以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据的语义下计算，我们需要使用.来表示数据。...该列不是典型的原子向量，每个元素都是模型的结果，包含线性回归对象的列表。...假如我们需要分析toy_tests数据，要对每种产品的质量和耐久性进行汇总。如果只需要样本数最多的3个测试记录，并且每个产品的质量和耐久性是经样本数加权的平均数，下面是做法。

1.5K3 1

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。...by ]语法做但是如果我要将上述DT中的v3作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast...patterns patterns是melt函数内部使用的函数，匹配正则表达式。...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) 。...； fill 如果TRUE，缺失的列用NA填充，这个时候bind的对象可以不同列数，并且use.names自动设为TRUE,这个时候至少要有一个对象的一列要存在行名； idcol 产生一个

3.2K1 0

「R」数据操作（三）：高效的data.table

首先，我们仍然载入之前用到的产品数据，不过这里我们使用data.table包提供的fread()函数，它非常高效和智能，默认返回data.table。...例如提取列： product_info[released == "yes", id] #> [1] "T01" "M01" "M02" "M03" 在这里使用"id"结果不同，返回的必然是个data.table...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...data.table来完成这个任务，使用setDT()将数据框转换为data.table，该函数可以原地转换，不需要复制，并可以设定键。...仍以product_stats为例，我们可以使用setDF()函数不要任何复制就可以将data.table变成data.frame。

5.9K2 0

【技巧】如何快速按照日期分组

然而这种做法特别麻烦，因为我们常常要尝试多种不同的分类长度，很难事先就一次性创建好用于分类的变量。...本期大猫将教大家使用 data.table包的 keyby语句完成上述任务。...使用 data.table的好处是：不需要事先创建分类变量，啥时想分类了，直接分就可以（group on the fly）速度特别、特别快！代码非常、非常简洁！（也就十几个字符！）...按照“是否为周三”进行分类如果我们想把样本分成两组，一组是周三（True），一组是非周三（False），则只要使用 wday(date)==3来生成一列值为 True或者 False的向量就行。...按照“每个三天”分类为了按照任意间隔进行分类，我们需要用到 data.table包中的 ceiling_date函数。

2.4K3 0

数据流编程教程：R语言与DataFrame

dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括：（1）高级查询操作： select(): 按列变量选择...filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合gruop_by...()使用 arrange(): 按行排序（2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join(x, y)...data.table还参考了NoSQL中流行的Key-Value形式，引入了setkey()函数,为数据框设置关键字索引。...对比操作对比data.table 和 dplyr 的操作： 3. apply函数族 4. join 操作 5. 拼接操作更多操作详情可查看data.table速查表。八.

3.8K12 0

data.table包使用应该注意的一些细节

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/...分隔，分割成c1，c2两列支持类似于SQLs的分组运算带有rollup， cube， groupingsets函数参考资料 data.table 1.11.2 manual：https://cran.r-project.org

1.5K1 0

5个例子比较Python Pandas 和R data.table

另一方面，data.table仅使用列名就足够了。示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...pandas使用groupby函数执行这些操作。对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。示例4 让我们进一步讨论前面的例子。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...data.table中使用减号获得降序结果。示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。...对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。总结我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。

3K3 0

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）

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...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...SD只能在位置j中使用。 .SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。...(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。...2016-11-28补充：留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列

7.5K4 3

第九课汇总数据聚集函数聚集不同的值

聚集函数有时候我们经常需要汇总数据，而不是把他们实际检索出来。比如：确定表中的行数确定某些行的和找出表列的最大值最小值平均值等等这些操作都需要汇总数据。...所以就要利用汇总函数 Paste_Image.png avg() select avg(prod_price) as avg_price from products where vend_id = 'DLL01...'; count() select vend_id, count(*) as num_prods from products 聚集不同的值增加一个distinct参数就可以啦 select avg(distinct

3872 0

细说Python中的函数不同使用方法

、局部变量与全局变量 7、函数中使用全局变量的值 8、内建函数 9、一个函数也可以返回多个函数值 10、接下来该考虑一下比较综合性的函数 1、先看一段简单的代码 def hello(): #定义函数用...，而可以在任何地方使用（和更新）的变量称为全局变量还有一点：如果主程序里调用函数里的函数值，程序会报错就像这个例子编辑器都告诉你这样是错误的 7、函数中使用全局变量的值这里我们需要用到...global函数 def sss(): global x #使用global即可以使用全局变量的值 x = 800 x = 33 print(x) sss() print(x) 程序运行的结果...这是告诉Python，函数中sh使用的“x”变量应该是其他位置创建的全局变量，而不是一个局部变量。...我们就考虑做一个求平均值的函数，调用函数的代码有时候只用传入少许的参数，但是有的时候却要传入多组数据，我们可以使用任意参数长度标记——星号（*），我们就可以编写接收不同参数数量的函数，下面是一个实例

1.2K2 0

MR应知应会：MungeSumstats包

该软件包还使用户能够灵活地将重新格式化的文件导出为制表符分隔的 VCF 或 R 本机对象，例如 data.table、GRanges 或 VRanges 对象。...MungeSumstats 将尝试估算 beta 的不同方法（按此顺序或优先级）是：1. log(OR) 2. Z x SE。默认值为 FALSE。...MungeSumstats 将尝试估算的不同方法（按此顺序或优先级）是：1.BETA / Z；2.绝对值绝对值（BETA/qnorm（P/2））。默认值为 FALSE。...imputation_ind 应该为每个插补步骤添加一列，以显示哪些 SNP 对不同字段具有插补值。这包括表示 SNP 等位基因翻转（翻转）的字段。...基因组转换 MungeSumstats 将 liftover() 函数作为通用工具提供给用户。

1.1K1 0

使用随机函数rand()和srand()来产生三个_随机函数怎么按

srand函数是随机数发生器的初始化函数。原型：voidsrand(unsigned int seed); srand和rand()配合使用产生伪随机数序列。...rand函数在产生随机数前，需要系统提供的生成伪随机数序列的种子，rand根据这个种子的值产生一系列随机数。如果系统提供的种子没有变化，每次调用rand函数生成的伪随机数序列都是一样的。...srand(unsigned seed)通过参数seed改变系统提供的种子值，从而可以使得每次调用rand函数生成的伪随机数序列不同，从而实现真正意义上的“随机”。...通常可以利用系统时间来改变系统的种子值，即srand(time(NULL))，可以为rand函数提供不同的种子值，进而产生不同的随机数序列发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

4811 0

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...data.table常用的函数 as.data.table(x, keep.rownames=FALSE, ...) ...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names <-...函数画图，对于每个x的分组画一张图 DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x列分组，直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v)，直接修改并且不输出到屏幕上 DT[, m:=mean...(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。

5.6K2 0

《高效R语言编程》6--高效数据木匠

这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：使用tidyr整理数据使用dplyr处理数据使用数据库使用data.table处理数据软件配置 library("tibble") library("tidyr...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...滤除行 filter() ##　键操作数据聚合基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。#　使用data.table()处理数据是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。

1.9K2 0

基于data.table的“tidyverse”？

不过今天要介绍的是另一个，基于data.table的tidyverse：tidytable。使用起来非常简单，只需要在原有函数后面加一个.即可！！！...和group_by()稍有不同，这里需要使用.by = 进行分组汇总。...(avg_x = mean(x), count = n(), .by = z) # 分组汇总形式不同 ## # A tidytable: 2 × 3...语法借助dt()函数实现对data.table语法的支持。...tidytable: 2 × 2 ## z avg_x ## ## 1 a 1.5 ## 2 b 3 基本上tidyverse中和数据分析有关的函数都可以使用

4265 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

VBA技巧：使用数组复制不同的列

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

Kettle使用_27 行转列与列转行方法汇总

Oracle列转行函数vm_concat使用

「R」数据操作（八）：dplyr 的 do, do, do

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

「R」数据操作（三）：高效的data.table

【技巧】如何快速按照日期分组

数据流编程教程：R语言与DataFrame

data.table包使用应该注意的一些细节

5个例子比较Python Pandas 和R data.table

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）

第九课汇总数据聚集函数聚集不同的值

细说Python中的函数不同使用方法

MR应知应会：MungeSumstats包

使用随机函数rand()和srand()来产生三个_随机函数怎么按

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

《高效R语言编程》6--高效数据木匠

基于data.table的“tidyverse”？

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐