library(nycflights13) library(tidyverse) dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。...• 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。...(2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。...filter 1.使用filter()筛选行 filter(flights, month == 1, day == 1) 2.其他比较运算符、>=、<、<=、!...arrange()排列行，接受一个数据框和一组作为排序依据的列名(或者更复杂的表达式)作为参数。
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）。...准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量，select() 根据已知的变量创建新的变量，mutate() 将许多值塌缩为单个描述性汇总，summarize...() 这些函数都可以通过group_by()衔接起来，该函数改变上述每个函数的作用域，从操作整个数据集到按组与组操作。...让我们实际来看看这些动词是怎么工作的。 使用filter()过滤行 filter()允许我们根据观测值来对数据集取子集。第一个参数是数据框的名字，第二和随后的参数是用于过滤数据框的表达式。
7.1 概述 在本章中，您将学习如何： 检查数据及其属性 计算描述性统计量 在命令行内外创建数据可视化 本章从以下文件开始： $ cd /data/ch07 $ l total 104K -rw-r-...这确实是一个相当主观的过程，由您决定第一行是标题还是已经是第一个数据点。当数据集不包含标题时，你最好使用header工具（在第五章中讨论）来纠正它。...使用rush，你甚至可以创建复杂的可视化效果，我将在下一节向你展示。 7.4 创建可视化效果 在这一节中，我将向您展示如何在命令行创建数据可视化。我将使用rush plot创建条形图、散点图和箱线图。...既然我们已经介绍了显示图像的四个选项，让我们继续实际创建一些。 7.4.2 使用rush绘图 当谈到创建数据可视化时，有太多的选择。...也许我们可以通过绘制趋势线从更高的层面来审视这些数据。 7.4.8 创建趋势线 如果您用smooth覆盖默认几何图形，您可以可视化趋势线。这些对于看到更大的画面是有用的。
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行： summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) #> # A tibble:...1 × 1 #> delay #> #> 1 12.6 如果想要将分析单位从整个数据集更改为单个分组，可以使用group_by()。...例如，如果对按日期分组的一个数据框应用与上面完全相同的代码，那么我们就可以得到每日平均延误时间： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarize...这样就可以轻松地对数据集进行循序渐进的分析： #统计每天的航班数 daily <- group_by(flights, year, month, day) (per_day <- summarize(daily
为了看到新生成的变量，我们使用一个小的数据集。...= 排序rank 存在很多rank函数，但我们从min_rank()的使用开始，它可以实现最常见的rank（例如第一、第二、第三、第四），使用desc()进行辅助可以给最大值最小的rank。...summarize()计算汇总值 最后一个关键的动词是summarize()，它将一个数据框坍缩为单个行： summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm...这个操作会将分析单元从整个数据集转到单个的组别。然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...使用管道进行工作是属于tidyverse的一个重要标准。唯一的例外是ggplot2，它在管道开发之前就已经写好了。不幸的是，ggplot2的下一个版本ggvis会使用管道，但还没有发布。
类型各自的使用场景么、ES系列15：ES的指标聚合有哪些呢？...场景示例：计算出每月T恤销售额与总销售额的比例百分比 POST /sales/_search { "size": 0, "aggs" : { "sales_per_month...场景示例：计算到当月为止，每月累计销售金额的总和 POST /sales/_search { "size": 0, "aggs" : { "sales_per_month...场景示例：计算每月总销售额存储桶对应的百分比位置的金额 POST /sales/_search { "size": 0, "aggs" : { "sales_per_month...，建议一定要对ES的3种聚合有一个整体的概念，知道ES的聚合能做哪些数据操作，从而面对各种聚合分析的需求时候，才能快速反应，知道该用什么样的操作，而不是绞尽脑汁，使用自己仅知道的Max、Sum等简单聚合去组合
本文主要涉及数据指标的定义和原则 和 数据指标原则和存在的意义。...在产品稳定运营后，选选择性地进行CPM。...开发者从收益中按比例支付渠道收益。...DAU/MAU DAU / MAU ：DAU / MAU 理论不低于0.2， 0.2 * 30 = 6天，即用户每月至少6天登录APP，此比例也是衡量用户规模的参考。...次日留存率，Day 1 Retention Ratio。日新增用户在+1日登录的用户数占新增用户的比例 ｜--2. 三日留存率， Day 3 Retention Ratio。
这会将分析单位从完整数据集更改为单个组。当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...例如，如果我们将完全相同的代码应用于按日期分组的数据框，我们会得到每个日期的平均延迟： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarise(by_day...可以使用管道以从左到右，从上到下的方式重写多个操作。从现在开始会经常使用管道，因为它大大提高了代码的可读性. 使用管道是属于tidyverse的关键标准之一。...过滤提供所有变量，每个观察在一个单独的行中： not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% mutate(r = min_rank(desc...这样可以轻松逐步汇总数据集： daily <- group_by(flights, year, month, day) (per_day <- summarise(daily, flights =
GitStats所生成统计信息常用分为如下几类： 常规的统计：文件总数，行数，提交量，作者数。 活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。...git_stats可以在windows和linux使用,但是集成方式有点不太一样，我目前尝试的是win版本的，在这里就先记录win版本的安装及使用，Linux环境的后期需要可以再补充 gitstats...文件，在菜单栏中可以找到以下4点： 1、代码仓库信息 2、提交频率维度的数据统计 维度 描述 Commits by Year 全年统计汇总 Commits by year/month 每月统计汇总 Month...of Year 每月统计汇总 Hour of Week 每星期按时统计汇总 Day of Week 每星期按日统计汇总 Hour of Day 每天按时统计汇总 Weekly activity 每周统计汇总...Code per Author 作者总提交行数汇总 Commits per Author 作者总提交次数汇总 Author of Month 每月作者提交汇总 Author of Year 每年作者提交汇总
通过昨天下载的TSV文件，我们得到了对应fastq文件的下载链接。接下来在Linux服务器上部署aspera并批量下载。...#安装kingfisher#多次尝试，只有克隆github上的库可以成功运行，建议凌晨进行这一步(个人经验，此时网络较快)git clone https://github.com/wwood/kingfisher-downloadcd...create -n kingfisher -f kingfisher.ymlmamba activate kingfishercd binexport PATH=$PWD:$PATHkingfisher -h#创建存放文件的目录并将其设置为工作目录.../MultiSetcd MultiSet#下载GSE217727的上游数据mkdir GSE217727/cd GSE217727/#使用kingfisher进行下载 1表示运行日志，最后的&
（VIIRS）NASA 标准三级（L3）每月深蓝气溶胶产品提供了全球陆地和海洋上空气溶胶光学厚度（AOT）的卫星衍生测量值及其网格集合特性。...深蓝算法借鉴了以前从陆地和海洋上的海洋观测宽视场传感器（SeaWiFS）和陆地上的中分辨率成像分光仪（MODIS）测量中检索气溶胶光学厚度的应用。...每日 L3 网格产品的算术平均值也为每月汇总产品的统计补充提供了依据。为了排除采样不佳的网格要素，该算法要求至少有 3 天的有效数据才能使给定的月度网格要素有效。...、SDS 名称和说明、质量标志、处理和使用这些数据产品的软件等更多信息，请查阅 VIIRS 深蓝气溶胶产品用户指南。...per the Julian CalendarCCC Version ID of the data collectionYYYYDDDHHMMSS Processing year, Day-of-year
（VIIRS）标准三级（L3）每月深蓝气溶胶产品来自苏米国家极轨伙伴关系（SNPP）仪器，提供全球陆地和海洋上空气溶胶光学厚度（AOT）的卫星衍生测量值及其网格集合特性。...深蓝算法借鉴了以前从陆地和海洋上的海洋观测宽视场传感器（SeaWiFS）和陆地上的中分辨率成像分光仪（MODIS）测量中检索气溶胶光学厚度的应用。...每日 L3 网格产品的算术平均值也为每月汇总产品的统计补充提供了依据。为了排除采样不佳的网格要素，该算法要求至少有 3 天的有效数据才能使给定的月度网格要素有效。...该 L3 月度产品采用 netCDF 格式，包含 45 个科学数据集（SDS）图层，其名称与 L3 日度产品中的 SDS 相同，包括以下内容： Aerosol_Optical_Thickness_550...per the Julian CalendarHHMM Acquisition Hour and MinuteCCC Version ID of the data collectionYYYYDDDHHMMSS
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估（a）位图索引和（b）半宽B树索引所需的磁盘空间。...请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下： 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。...最佳的使用场景是，每一个单独谓词的选择性不好，但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。...位图索引使用原则： 位图索引主要用于决策支持系统或静态数据，不支持索引行级锁定。...在oltp环境中，如果一个表更新比较频繁，千万不要使用位图索引，如果数据仓库环境中，使用了位图索引，也最好在加载数据的时候将其删除，等数据加载完成以后重新创建。
所以我们可以使用所有适用于 Timestamp 对象的方法和属性 创建时间序列数据框 首先，让我们通过从 CSV 文件中读取数据来创建一个 DataFrame，该文件包含与连续 34 天每小时记录的 50...例如，从午夜到凌晨 4 点记录的性能指标位于 DataFrame 的前五行 现在，让我们详细了解一下 DataFrame 的特性，例如它的大小和每列的数据类型： print(df.info()) Output...要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象，我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法，如下： df['datetime'] =...DataFrame 行，我们可以创建一个布尔掩码并使用 .loc 方法过滤特定日期范围内的行： mask = (df.datetime >= pd.Timestamp('2019-03-06')) &...虽然我们可以使用 resample() 方法进行上采样和下采样，但我们将重点介绍如何使用它来执行下采样，这会降低时间序列数据的频率——例如，将每小时的时间序列数据转换为每日或 每日时间序列数据到每月 以下示例返回服务器
更妙的是，许多的Web数据，都是免费的。 在这个号称大数据的时代，你是如何获得Web数据的呢？ 许多人会使用那些别人整理好并且发布的数据集。 他们很幸运，工作可以建立在别人的基础上。这样效率最高。...操作 实际操作过程中，我们从维基百科上换另外一篇维基文章作为样例，以证明本操作方法的通用性。选择的文章是我们在介绍词云制作时使用过的，叫做“Yes, Minisiter”。...，以及包含的其他元数据，都正确地从服务器用API反馈给了我们。...，数据的统计并不是从2014年开始，而是2015年7月。...小结 简单回顾一下，本文我们接触到了以下重要知识点： 获取Web数据的三种常见方式及其应用场景； 常见API的目录资源获取地址和使用方法； 如何用R来调用API，并且从服务器反馈结果中抽取关心的数据。
__) 进行 SQLAlchemy 对象构建, 在开发过程中常常使用懒加载方法 init_app 方法进行扩展的加载使用; Step 3.配置数据库连接字符串说明与实例 # 数据库连接字符串通用: 数据库...WeiyiGeek.Mysql正式环境 ---- 2.扩展基础使用 使用Models进行模型定义 使用Column创建字段 使用SQLAlchemy对象进行创建数据库(create_all)以及删除数据库...# 查询集 all() # 返回查询到的所有数据集，返回格式list first() # 返回查询到的第一行数据集 get(index) # 返回指定索引的数据结果集 # 条件查询 filter...3.偏移1个索引从第二行数据开始只显示两行数据即(2-3)行 Cat.query.offset(1).limit(2) Cat.query.order_by('-id').offset(1).limit...基础实例: 1.外键与外键反向引用的模型构建 2.使用关系 relationship 进行外键的反向引用即级联查询; # Day3\App\models.py # 例如以下数据库模型的声明 class
上回说到，我们完成了用来测试排课算法的相关数据的添加，这次我们就来实现排课算法，算法相对来说比较复杂，主要用到的数据结构有 list、dict 以及 set，至于这些数据结构如何使用，下面就进行讲解。...最后我说一下我使用的格式，其中请求资源的最小单位我使用自定义的类，资源分配表使用字典。当然也可以使用我上面提到的其他的格式，但是需要注意： 千万不要用了和我不一样的格式，然后排课算法抄我的代码！...（当然也可以生成教师的课表，逻辑差不多），班级课表是一个 Excel 表格，有多少个班级，就有多少个工作表，每个工作表的名称必须包含班级的 id 和名称，每个工作表的格式：第一行是显示星期几（从第二列开始...），第一列是显示第几节课（从第二行开始），第一行第一列直接空出来。...然后对应的位置填上课程、教师、教室，三样东西在一个单元格，一个单元格有三行（第一行是课程，第二行是教师，第三行是教室）。
背景 在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。...Hive优化器是使用Apache Calcite框架来实现的。...Operator不同，其可RelOPtHiveTable表对象的形式获取TableScan所需要列的完整的ColStatistics统计信息对象，如果ColStatistics对象为null，使用数据类型方法...} } return list.build(); } 2) SemiJoin每列平均大小估算 SemiJoin只需要获取左侧RelNode关系表达式使用RelMetadataQuery访问收集的元数据信息进行估算大小...的平均列大小估算方法大致相同，区别是Join获取左右侧两侧RelNode关系表达式使用RelMetadataQuery访问收集的元数据信息进行估算大小 public List averageColumnSizes
注意给出的账单是一个月内的 第一行给出 0-23，24个小时 每个小时内的收费（多少分/每分钟） 然后给出 N 个人的电话记录（姓名 月:日:时:分 on/off） 一次有效的通话记录是：同一个人，先有一个...思路分析 首先创建结构体 Record 保存每一条记录信息，由于每条记录的时间都是 月:日:时:分，又因为所有记录都是同一个月的，所以我们把时间都转成 从本月00:00开始的分钟数。...，一条有效的记录 int month, day, hour, minute, status; int time; // 为了计算两次通话的时间差，计算出每条记录开始时刻对应的从每月0...首先：我们把每个记录都转成了从0号00:00开始的分钟数，先不考虑有效无效记录，我就可以认为每一条记录都是从0号00:00开始通话到这个记录的时刻，我就可以求出每个记录从0号00:00开始的花费，如果计算花费...int time; // 为了计算两次通话的时间差，计算出每条记录开始时刻对应的从每月0号00:00对应的分钟数，之后做差即可得到本次通话时长 }; // rate[0]表示从0-1小时，每分钟几分钱
从预测结果可以看出，三指数平滑方法能够学习数据的季节性变化特征。 ARIMA 使用 ARIMA 方法，首先需要确定 p,d,q 三个参数。 p 是AR项的顺序。...从预测结果可以看出，通过分析额外的数据，有助于减少误差。 机器学习 使用机器学习方法，首先需要特征数据以及指标数据。 在本文中，基于时间序列数据构造特征数据如下： 特征数据1：滞后数据。...特征数据3：月销售均值 特征数据4：每月销售最大值 特征数据5：每月销售最小值 特征数据6：每月销售最大值与最小值的差值 特征数据7：每周销售均值 特征数据8：每周销售最大值 特征数据9：每周销售中值...，在训练阶段，我们使用了7 天前的 demand 数据以及 7 天前至 14 天之前的 demand 移动平均值数据作为特征数据。...如果我们只有时间序列数据，那么特征数据较为缺乏，我们可以基于原始数据创建特征数据，如滞后数据、移动平均数据等。因此机器学习方法要呈现更好地预测结果，特征工程至关重要。
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