接下来分别从分支控制和循环控制,对R语言中的控制流做简单讲述。...repeat、while和for是常见的循环控制语句。...函数(一次编写,多次调用,一劳永逸) 3.1 自定义函数编写 R通过function关键字定义函数,函数主要由函数名称,参数,运行的代码块和返回值组成,函数名称是变量,参数是调用函数时需要传递的形式参数...#语法 myfunc=function(arg1,arg2,....)...示例:自定义avgfunction函数并保存到avgfunction.R文档里 #avgfunction代码 avgfunction = function(x){ sum(x)/length(x) }
df out c1 c2 out 1 a 1 out 2 a 3 out 3 a 2 out 4 b 1 out 5 b 4 out 6 c 2 如果我们想保留每个c1分类和分类下的最大值...如果使用惯了tidyverse套装,我们脑子里容易冒出来的是这样的解法:使用分组应用。...但如果分组有成千上万,分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢? 其实处理这种去重问题,特别还涉及到排序,我们可以采用先排序再去重的方式解决。...(df) { df |> group_by(g) |> summarize(val = max(val, na.rm = TRUE)) } solution2 <- function...本文的重点是,问题的解决之道往往不只一种,当程序慢下来的时候,我们不要忘记思考和尝试其他的方案。
②获得表中行组的和 ③找出表列(或所有行或某些特定的行)的最大值、最小值和平均值 聚集函数(aggregate function):运行在行组上,计算和返回单个值的函数(MySQL还支持一些列的标准偏差聚集函数...1、avg()函数 avg()通过对表中行数计数并计算特定列值之和,求得该列的平均值;avg()可用来返回所有列平均值,也可用来返回特定列的平均值; select avg(prod_price) as...; count()函数有两种使用方式: ①使用count(*)对表中行的数目进行计数,不管表列中包含的是空值(null)还是非空值; ②使用count(column)对特定列中具有值的行进行计数,忽略null...)的那些分组; having和where的区别: where在数据分组前进行过滤,having在数据分组后进行过滤;where排除的行不包括在分组中(这可能会改变计算值,从而影响having子句中基于这些值过滤掉的分组...2或2以上的分组; 3、分组和排序 group by和order by的区别: ?
2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算,因此要用两句代码分别实现sum和max算法,最后再用cbind拼合。显然,上述代码在性能和易用性上存在不足。...总结:aggregate函数勉强可用,但在性能和方便性上存在不足,代码的写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函数 split( )的基本用法是:group <- split(X,f) 其中X 是待分组的向量...Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用,因此本算法比aggregate性能更高。...(参考来源:R高效数据处理包dplyr和data.table,你选哪个?) ?
什么是聚合函数(aggregate function)? 聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。 聚合函数有什么特点? 除了 COUNT 以外,聚合函数忽略空值。...主要包括字符函数、日期/时间函数、数值函数和转换函数这四类。 常见的聚合函数有哪些? 1、求个数/记录数/项目数等:count() 例如: 统计员工个数?...1、 select 语句的选择列表(子查询或外部查询); 2、having 子句; 3、compute 或 compute by 子句中等; 注意: 在实际应用中,聚合函数常和分组函数group by结合使用...其他聚合函数(aggregate function) 6、 count_big()返回指定组中的项目数量。...grouping(prd_no) from sales group by prd_no with rollup 8、binary_checksum() 返回对表中的行或表达式列表计算的二进制校验值,用于检测表中行的更改
)+ theme_bw(base_size = 15)+ theme(panel.grid = element_blank())+ scale_y_continuous(labels = function...)+ theme_bw(base_size = 15)+ theme(panel.grid = element_blank())+ scale_y_continuous(labels = function...)+ theme_bw(base_size = 15)+ theme(panel.grid = element_blank())+ scale_y_continuous(labels = function
常用统计指标: 计数 length 求和 sum 平均值 mean 标准差 var 方差 sd 分组统计函数 aggregate(分组表达式,data=需要分组的数据框,function=统计函数)...参数说明 formula:分组表达式,格式:统计列~分组列1+分组列2+... data=需要分组的数据框 function:统计函数 aggregate(name ~ class, data=data..., FUN=length); #求和 aggregate(score ~ class, data=data, FUN=sum); #均值 aggregate(score ~ class, data=data..., labels = labels) 用户明细[, '年龄分组'] <- 年龄分组 head(用户明细) aggregate(formula=用户ID ~ 年龄分组, data=用户明细, FUN=...相关系数r 可以用来描述定量变量之间的关系 相关分析函数: cor(向量1,向量2,...)返回值:table类型的统计量 data <- read.csv('data.csv', fileEncoding
image.png 添加椭圆的分组边界 用到的是stat_ellipse()函数 ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=...image.png 添加圆形的分组边界 用到的是ggforce这个包里的geom_circle()函数 library(ggplot2) library(ggforce) colnames(iris)...="black", fill = "transparent"))+ geom_circle(aes(x0=5,y0=3.5,r=...alpha=0.2, color="red")+ xlim(2,8)+ ylim(2,8)+ geom_circle(aes(x0=7,y0=3,r=
使用aggregate()分组获取描述性统计量 >aggregate(mtcars[vars],by=list(am=mtcars$am),mean) am mpg hp...使用by()分组计算描述性统计量: doBy包和psych包也提供了分组计算描述性统计量的函数,doBy包中summaryBy()函数的使用格式为: summaryBy(formula,data=dataframe...function 可为任何内建或用户自编的R函数。...使用doBy包中的summaryBy()分组计算概述统计量 >library("doBy", lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.1.3/library") >summaryBy...>library("reshape", lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.1.3/library") >dstats<-function(x)(c(n=length(x),mean
windowAll不对数据流进行分组,所有数据将发送到后续执行的算子单个实例上。...经过windowAll的算子是不分组的窗口(Non-Keyed Window),它们的原理和操作与Keyed Window类似,唯一的区别在于所有数据将发送给下游的单个实例,或者说下游算子的并行度为1。...)] <- 指定清除器Evictor(可选) .reduce/aggregate/process() () 窗口函数 窗口函数主要分为两种,一种是增量计算,如reduce和aggregate,一种是全量计算,如process...) => { if (r1.value > r2.value) r2 else r1 }, ( key: String, context: ProcessWindowFunction
从字面上来理解,group by 表示根据某种规则对数据进行分组,他必须配合聚合函数进行使用,对数据进行分组后可以进行 count、sum、avg、max 和 min 运算。...语法如下: SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name GROUP BY column_name TIP:...aggregate_function:表示聚合函数 group by :可以对一列或者多列进行分组 例如: 查询出全校有多少名男学生和女学生 select sex, count(*) from...HAVING 子句可以对分组后的各组数据进行筛选。...GROUP BY column_name HAVING aggregate_function(column_name) operator value 例如: 查询人数小于30人的班级 select class
以下是使用$match操作筛选文档的示例:db.collection('users').aggregate([ { $match: { age: { $gte: 18 } } }], function...$group$group操作用于将文档集合按照指定条件进行分组,并对每个分组进行聚合操作。该操作接受一个JSON对象,表示分组条件和聚合操作。...以下是使用$group操作分组并计算平均年龄的示例:db.collection('users').aggregate([ { $group: { _id: '$gender', avgAge: { $...;上面的代码将查询一个名为users的集合,按照性别进行分组,并计算每个分组中年龄的平均值。...以下是使用$sort操作对文档进行排序的示例:db.collection('users').aggregate([ { $sort: { age: -1 } }], function(err, result
这是来自《R语言实战》的笔记。 因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。...分组计算描述性统计量 可以使用aggregate()函数来分组获取描述性统计量。...下面提供一个示例: > mystats <- function(x, na.omit=FALSE){} > mystats <- function(x, na.omit=FALSE){ +...Fisher精确检验 使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验,Fisher检验的原假设是:边界固定的列联表中行和列是相互独立的。...相关的类型 R可以计算多种相关系数,包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数和多系列相关系数(具体意义自查)。
二、基本聚合函数 2.1 COUNT 基本用法 COUNT 函数用于计算查询结果集中行的数量。...., aggregate_function(column) FROM your_table_name GROUP BY column1, column2, ...; 用法示例 按部门分组计算平均工资:...aggregate_function(column): 对分组后的数据进行聚合的函数,如 SUM、COUNT、AVG 等。...aggregate_function(column): 对分组后的数据进行聚合的函数,如 SUM、COUNT、AVG 等。 GROUP BY ROLLUP: 关键字,指定层次性分组的语法。...aggregate_function(column): 对分组后的数据进行聚合的函数,如 SUM、COUNT、AVG 等。 GROUP BY CUBE: 关键字,指定多维分组的语法。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...group_by和summarise多变量分组计算 2 ddply 2.1 ddply语法 2.2 ddply分组计算示例 3 aggregate 3.1 aggregate语法 3.2 aggregate...分组计算示例 3.3 aggregate分组计算补充(formula形式) 4 splite ---- 正文 首先给大家看一下mtcars数据集的基本情况,data.frame类型,32个观测对象,11...(group, sex)" 3 aggregate 3.1 aggregate语法 aggregate(x, by, FUN)x为数据集by为分组变量列表FUN为计算函数 3.2 aggregate分组计算示例
db.stu.find({ $where:function () { return this.age > 20 } }) # 聚合查询查询 db.xx.aggregate( [ {管道...1}, {管道2} ] ) // $group 分组; 男女分组性别分组 db.stu.aggregate([{$group:{_id:"$gender"}}]) // 表达式 $sum...按照爱好分组, 求最大值 age db.stu.aggregate([ {$group:{_id:"$like",max_age:{$max:"$age"}}} ]) db.stu.aggregate...拆分列表; $push // 男女分组,之后 各自的名字有哪些 db.stu.aggregate([ {$group:{_id:"$gender",allname:{$push:"$name"}...}}, {$unwind:"$allname"} ]) // 年龄小于60岁,按照性别分组,取出喜欢的宠物, 拆分文档 db.stu.aggregate( [ {$match:{age:{$
其基本语法如下: SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table WHERE condition GROUP BY column1...aggregate_function: 对每个分组执行的聚合函数,如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等。...多列分组的基本语法如下: SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table WHERE condition GROUP BY...3.2 HAVING 的语法 HAVING 子句的语法如下: SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table WHERE condition...以下是使用 ORDER BY 对分组结果排序的基本语法: SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table WHERE condition GROUP
Shuffle,其目的是将相同分组中的数据分发到同一台机器上;BE 收到 Shuffle 数据后,再次进行 Hash Aggregate,也称为 Final Hash Aggregate;对各个 BE...distinct 字段(即 c2, c1)进行分组聚合;将聚合后的结果按照 group by 和 distinct 字段进行重分区,然后对新的分区按照 group by 和 distinct 字段进行分组聚合.../aggregate_function_avg.h这里就是调用 ConstAggregateDataPtr ,即 AggregateFunctionAvgData 的 result() 函数获取 avg.../aggregate_function_avg.h这里 columns 是一个二维数组,通过 columns0 可以取到第一列。...实现,相关的改动可以在 aggregate_function_map.cc 中 grep register_aggregate_function_map_agg 看到,比较简单,在此不再赘述。
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