使用tidyr，当扩散值为NA时 - 腾讯云开发者社区

今天在mbatis中使用Xml配置sql语句时，出现了这样一个问题。当我传入的参数为0去做判断时，mybatis会把参数0当成是空字符串去判断而引起查询结果错误。...= ''"> and status =#{status } 这样写,当status =0时,mybatis将不会插入改字段,因为mybatis框架会将status 识别为空字符串, 所以如果想要将...0值插入进去,有一下几种方法解决: 1.直接改框架源代码 2.更改if判断条件如下所示解决方式1：当传入的参数有0时，只判断！

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fastJson使用toJSONString()时自动过滤掉值为null

一、诱发原因在做项目时候需要将json对象转化为String字符串，很自然的可以想到使用toJSONString方法，那么这里问题就来了，在使用该方法的时候发现了一个问题，当接收到的报文有null值时...，在转化为json字符串时为null的字段会被自动过滤掉，查询资料字后发现可以使用一些序列化的参数来处理这种情况二、处理 JSONObject.toJSONString(result,SerializerFeature.WriteMapNullValue...)；使用这种方式给给方法添加序列化参数的方式可以做到将空值以null作为value保存，具体参数如下 QuoteFieldNames,//输出key时是否使用双引号,默认为true UseSingleQuotes...,//使用单引号而不是双引号,默认为false WriteMapNullValue,//是否输出值为null的字段,默认为false WriteEnumUsingToString,//Enum输出name...v; } }; JSONObject.toJSONString(result,FILTER ，SerializerFeature.WriteMapNullValue)；这样就可以做到将值为

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R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

另外，NA和“NA”不可以互换。 NULL NULL是一个对象（object），当表达式或函数产生无定义的值或者导入数据类型未知的数据时就会返回NULL。...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...2.1 df[is.na(df)] df[is.na(df)] = 0 2.2 replace_na() 使用tidyr包的replace_na()函数。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...3 虚拟变量法当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。

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VUE 使用新版本 element-ui 组件库 Select 组件时， value 值为对象时的 BUG 处理

VUE 使用新版本 element-ui 组件库 Select 组件时， value 值为对象时的 BUG 处理在公司项目中，我们使用了 element-ui 组件库，非常的好用。...而升级的内容中有我们希望使用的新特性，于是我们愉快的升级了。但是在升级之后，我们发现在某一块功能中使用的 Select 组件出现了问题。...具体表现为选不上值，随便选一个值之后，从视觉角度讲，貌似把所有的值全部选上了，而事实是，啥也没选上。我们退回到 element-ui@1.3.7 版本时，问题消失。...问题找到之后，我们没在项目中使用自己写的组件，而是还原成使用 element-ui 的组件了。 PS: 这篇文章的次要重点是提醒那些遇到同样问题的朋友。

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tidyverse

背景 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...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...稀疏矩阵与稠密矩阵在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵...二、tidyr 使用案例 library(tidyverse) library(tidyr) tdata <- mtcars[1:10,1:3] tdata gather(tdata) tdata <-

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专题3 条件和循环

条件和循环一.条件语句###1.if(){ }如果(逻辑值，不是逻辑值向量)就{}(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做可以用于管理代码块i = -1if (itidyr)) install.packages('tidyr')(2)有elsei =1if (i>0){ print('+')} else { print("-")}## [1]..."+"重点：ifelsei = 1ifelse(i>0,"+","-")## [1] "+"x = rnorm(3) # 可以是逻辑值或逻辑值向量x## [1] -0.7623049 0.9558385...2## [1] 3## [1] 4批量画图par(mfrow = c(2,2))for(i in 1:4){ plot(iris[,i],col = iris[,5])}批量装包pks = c("tidyr...> NA NA low引用自生信技能树

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使用Tidyr重塑数据

]将多列数据合并为一列 install.packages("tidyr") library(tidyr) 管道函数%>%运算符将值或表达式的结果转发到下一个函数表达式中。...当执行多个函数时，它的优势就变得显而易见。...Quarter列代表观察值的某个季度（Q1或者Q2,3,4），而Revenue代表原数据的值。...提供参数或不转换值，则使用默认值。...这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。

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

的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式；查看数据时，...= TRUE)) 4.6 分组: group_by() #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl...5.4 将一列分离为多列：separat #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 5.1 宽数据转为长数据：gather() ?...= FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #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..., drop = TRUE) #data：为需要转换的长形表 #key：需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二宽数据转为长数据使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...三长数据转为宽数据使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据...key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 mtcars_wide % spread

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 03 函数和R包

或当前位置的值来源于原始向量中的哪个位置上的元素图片 #order的语法规则 order(..., na.last = TRUE, decreasing = FALSE, method...= c("auto", "shell", "radix")) #na.last 缺失值处理：若取值为TRUE，缺失值被放在最后面；若取值为FALSE，缺失值被放在最前面；若取值为NA，缺失值被移除。...默认升序，返回的为排序结果的值在原有向量中的位置 scores <- c (100,59,73,95,45);scores kids 值，进行判断是否安装这个R包 library(tidyr) 图片批量安装R包的时候，需要增加参数 update=F，ask=F 图片 R包中存在依赖包，有时候安装...("package:stringr") #列出R包中的函数，使用前需要先安装及加载这个R包 R语言中的符号图片

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数据清洗与管理之dplyr、tidyr

head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length Sepal.Width...针对数据集中的缺失值，可以通过重新编码处理，还可以直接删除缺失值/缺失值行删除缺失值行：na.omit() > df NA,7:10),nrow=5) > df...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 <- data.frame(person=c('Alex...类似excel透视表操作 #spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) #data：为需要转换的长形表 #key：...需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date(

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基础知识 | R语言数据管理之缺失值

计算S1和S2的和,可以看到缺失值是无法使用比较运算符计算或识别的，只能用is.na()函数识别，而且含有缺失值的算术表达式和函数计算结果也是缺失值。...#确定缺失值之后，删除这些缺失值,可以考虑在函数计算之前去除缺失值，再使用剩余值进行计算 > S1NA,56,45,60) > S3na.rm=TRUE) > S3...[1] 327 04 编码某些数值为缺失值编码某些数值为缺失值是很有必要的，在数据处理的过程中，能够通过na.omit()函数删除某个值所在的行。...的data_province2就是通过给data_province1中的Hubei赋值为缺失值，而后用na.rm()移除缺失值所得。...::drop_na() > mydata2tidyr::drop_na(mydata,S1,S2) > mydata2 PatientID Data Age Gender City

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ggplot2学习笔记：美国1850年到2013年间陆地温度变化

通过函数help(package="tidyr")查看separate()函数的帮助文档里面的实例 > df NA, "a.b", "a.d", "b.c"))...> df %>% separate(x, c("A", "B")) A B 1 NA> NA> 2 a b 3 a d 4 b c 原文的用法是把时间数据拆分成年月日...separate(col=dt,into=c("Year","Month","Day"),convert=T) #拆分df列为年月日三列 df1na.omit(df1)#删除缺失值 df2<-...="Alaska")#删除Huwaii和Alaska df2na.omit(df2)#删除缺失值 df3% filter(Year>1850)%>% #筛选年份大于1850 group_by...image.png 箱线图展示美国各个州年平均温度（时间间隔为40年） df4% filter(Year==1850 | Year==1890 | Year==1930 | Year

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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata <- data.frame(person=c('A','B','C'),grade=c(5,6,4..., convert = FALSE, drop = TRUE) data：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值...五缺失值填充示例数据集，增加NA值 NAdata NA,4,7),score=c(89,98,NA...na.rm = TRUE) 计算y的众数 y_mode <- as.character(NAdata 用特定值进行NA填充： NAdata2 na(data = NAdata, replace

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数据处理的R包

，tidyr包主要用于处理dataframe格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...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...value na.rm：是否删除缺失值 > library(tidyr) > df <- data.frame(grade=c("A","B","C","D","E"),female=c(5, 4, 1...spread语法如下： spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量...， count为需要分散的值。

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R语言|数据清洗

数据清洗常见的任务包括：处理缺失值、数据格式转换、去除重复数据、修正异常值、数据标准化、数据分组与聚合、文本数据清理。 TIPS R语言数据清洗常用工具 1....3. tidyr tidyr专注于整理数据，提供了诸如pivot_longer()、pivot_wider()等功能。 4. stringr stringr专注于字符串处理，适合清理文本数据。 5....其他工具根据需求还可以使用lubridate处理日期时间数据，janitor快速清理变量名等。 TIPS 使用示例缺失值处理：缺失值处理是数据清洗的第一步。可以选择删除、填充或插值的方法。..., 55000, 60000, NA, 70000) )# 检测缺失值 is.na(data) # 删除含有缺失值的行 data_clean % na.omit() # 使用均值填充缺失值...ID = 1:10, Salary = c(50000, 55000, 60000, 70000, 75000, 80000, 85000, 900000, 95000, 100000) ) # 使用

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tidyverse数据清洗案例详解

该例子来自《R for data science》[2],案例数据来自tidyr::who，其包含按年份，国家，年龄，性别和诊断方法细分的结核病（TB）病例。...我们知道单元格代表案件数，因此我们将变量数存储在cases中,并用na.rm去除含有缺失值的行。这里使用pivot_longer()将数据变长，具体见后面函数详情。...values_to 字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。 values_drop_na 如果为真，将删除value_to列中只包含NAs的行。...默认情况下，当separate()看到非字母数字字符(即不是数字或字母的字符)时，它将分割值。可以用里面的参数sep。比如：sep='_'。...他还有一个功能,当sep=2时，可通过第二个位置进行分割，使用在省份市级，等数据上。

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R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。如果长度为 1，将创建一个包含 cols 指定的列名的列。如果长度>1，将创建多个列。...您还可以利用两个额外的字符值：NA 将丢弃列名的相应组件。“.value”表示列名的相应组件定义了包含单元格值的输出列的名称，完全覆盖 values_to。...出于向后兼容的原因，提供 list() 被解释为与 NULL 相同，而不是在所有列上使用列表原型。预计这种情况在未来会有所改变。...如果列重复，默认值“check_unique”会出错。使用“minimal”允许在输出中重复，或“unique”通过添加数字后缀来消除重复。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。

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R包基础实操—tidyverse包

write_tsv(metadata, 'metadata2.csv') write_tsv(metadata, 'metadata.tsv.gz') # write_rds()联合read_rds()使用...NA ## 6 BB8 NA NA NA starwars %>% group_by(species) %>% summarise(n = n(), mass =...= TRUE) purrr包讲解 map系列函数的返回值如下： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f):...NA NA ---- 参考资料 [1] R如何实现更快读取数据——使用redr包: https://www.jianshu.com/p/71b4fd0f0a19 [2] Writing Data...: https://uc-r.github.io/tidyr [4] 数据重塑之tidyr包: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22265154 [5] Introduction

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中产生缺失值。...2.4 drop_na 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > library(tidyr) > drop_na(X,X1) X1 X2...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...unite，可以将两列“合并”为一列。

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mybatis当传入数据类型为Int时并且值为0时,会判断为空字符串

fastJson使用toJSONString()时自动过滤掉值为null

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