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第二部分的函数也是很常用的基本函数,学会了某些函数,在编程上回很省事,效率也会大大的提高...
培训时,同一段代码,大家都运行的好好的,而你却出现问题了,一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突,有没有更好的办法呢?
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
本文将通过构建三张表,几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求,同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
请编写 SQL 查询,计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
排序函数,按照某(几)个指定的列按照升(降)序排列重新排列数据集,参数ascending = False,降序排列,ascending = True,升序排列;
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
作者: 依然很拉风 原文:数据人网 http://shujuren.org/article/164.html 判别分析也是一种分类器,与逻辑回归相比,它具有以下优势: 当类别的区分度高的时候,逻辑回归的参数估计不够稳定,它点在线性判别分析中是不存在的; 如果样本量n比较小,而且在每一类响应变量中预测变量X近似服从正态分布,那么线性判别分析比逻辑回归更稳定; 多于两类的分类问题时,线性判别分析更普遍。 贝叶斯分类器 贝叶斯分类的基本思想是:对于多分类(大于等于2类)的问题,计算在已知条件下各类别的条件概率,
递归 递归的本质就是使用函数自身来解决问题的思路。 递归的定义(摘): 程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion)。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不
已经介绍了R语言中的排名窗口函数,本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数,如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果,很是复杂,可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说, sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率,同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师,还是准备找工作的同学,都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿,接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
我们都知道 SQL 中的聚合函数,聚合函数顾名思义就是聚集合并的意思,是对某个范围内的数值进行聚合,聚合后的结果是一个值或是各个类别对应的值。如下所示:
需求有所升级: 中间间隔一天,也算连续登录,求出连续4天登录的用户id(因为样例中1001用户连续3天登录,但是升级后,则可视为连续4天登录)
有用户点击日志记录表 t_click_log_025,包含user_id(用户ID),click_time(点击时间),请查询出连续点击三次的用户数;
我在《拼多多面试题:如何找出连续出现N次的内容?》里讲过遇到“连续问题”如何解决,并送出了一个万能模板,模板使用的是窗口函数解决连续问题。
根据题意的要求,把要求的结果在原表上用黄色标出,通过观察发现连续登录的某一个页面只保留第一次访问的记录。解题思路是要通过查询,利用信息差过滤掉同一个页面第一次登录后的连续访问记录。
库存可供应天数=(可用性数量为负的最早日期 - 当前日期 - 1)+ 不为负的最近可用性数量/需求数量。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ) 。
背景 我们知道clickhouse一般都是处理单表的数据,经常需要实现同环比等分析场景,这里提供两种方式: 首先计算公式:
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)的建模。首先,本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法,在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。本文中包含的结果并不代表科学发现,而仅出于说明目的进行报告。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
连续登录问题,是一个经典sql,本文从易到难,简单拓展,有更好方法的同学,欢迎私下交流
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析,比如需要求用户连续购买天数,用户这次购买与上次购买间隔天数。
现有一张股票价格表stock_data有3个字段分别是股票代码(stock_code),日期(trade_date),收盘价格(closing_price) ,请找出满足连续5天以上(含)每天上涨超过5%的股票,并给出连续满足天数及开始和结束日期。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
在本实验中,我们将使用dplyr软件包探索数据,并使用ggplot2软件包对其进行可视化以进行数据可视化
在开发 UCSCXenaShiny 的基础上,我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理,构建了一个单一的入口。这样即使用户无需加载 Shiny,也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。
Hive官网,点我就进 oracle,sqlserver都提供了窗口函数,但是在mysql5.5和5.6都没有提供窗口函数!
R语言临床预测模型系列,从入门到进阶,目前已更新20+篇优秀推文,所有数据和代码均可免费获取,持续更新中,欢迎订阅。
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法:
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ,计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数(全部以工厂日历的工作日计算) 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期-物料主数据 。
GO注释的结果通常是两列,第一列是GO号,第二列是好多基因名,用逗号分隔。就是下面这种
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间相邻的样本中的大多数属中的k个最于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻
logFC是log fold change的缩写,也就是log之后的差异倍数。这个差异倍数意思是某个基因在A组表达量的平均值是B组表达量平均值的几倍。
分析中第3点在hive sql系列(三)中计算连续日活中也用到了日期差值,参考链接:
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap,遵循图形语法,最大的好处是直接使用长数据画热图,这是目前其他画热图的R包所不具备的。
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