R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
相信很多朋友被PBI颜值吸引而入了坑，迫切想上手，但往往会卡在数据源环节。本公司数据自己没权限，外公司数据可望不可及，而网络社区里提供的练习数据，往往专业性太强，业务逻辑摸不透，分析更是无从下手。
每一个学习Excel图表的用户，想必都接触过一款插件，XY Chart Labeler，用于对XY散点图的数据标签的绘制，因为微软散点图原生的功能缺陷，催生了这一款经典的插件小功能经久不衰。
使用VBA编写用户自定义函数，不仅可以在程序中进行调用，还可以像Excel内置的工作表函数一样，在工作表公式中使用。例如下面的用户自定义函数GetNum：
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。 第一部分：从网页动态抓取数据 使用Power Query不仅可以获取本地的Excel文件数据，还可以获取网页数据。 本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。 网址： http://match.sports.sina.com.cn/fo
大海：首先咱们拿个简单的例子来看看，还记得拿个《模拟Excel中的Trim函数》吗？
在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是很重要的，否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。对于 pandas 来说，它会在许多情况下自动推断出数据类型
你有这么高效的MySQL版本号排序的SQL，记住我给出的原理。入门学习MySQL的时候，就是给我讲课的老师，就是这么给我讲的：MySQL执行SQL语句过程
在使用Power Query的时候，我们会编写一些自定义函数，以方便在多个地方需要进行同样的处理时，可以直接调用。
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式，所以我们还需要转成Table格式。
转录因子或表观遗传标记可能作用于按共同生物学特征（共享生物学功能、RNAseq 实验中的共同调控等）分组的特定基因组。
Pandas 提供了强大的功能，允许你使用自定义函数和映射来处理数据。在实际数据分析和处理中，这些功能为我们提供了灵活性和可定制性。本篇博客将深入介绍如何使用 Pandas 进行自定义函数和映射操作，通过实例演示如何应用这些技术。
我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。
pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数，可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外，从中高频行情数据中挖掘有价值的因子，并进一步建模和回测以构建交易系统，是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时
质数是只有两个因数的独特数字，一个和数字本身。这类数字的一些例子是3,7,11,13,等等。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
提示：R-project网站 https://www.r-project.org/
下面是在forum.ozgrid.com看到的一段VBA程序，值得参考，特辑录于此。
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”
可以在 “管理参数 ”窗口中轻松管理参数。 若要访问“管理参数”窗口，请在“开始”选项卡中选择“管理参数”选项。
摘要 腾兴网为您分享:mysql自定义函数与动态查询，智学网，夜读小说，小睡眠，西餐菜谱等软件知识，以及猫语翻译器，江西校讯通，刷qq业务的网站，房洽洽，学士服照，爱站seo工具包，虚拟声卡驱动,隐藏分，卦象，供零在线永辉，七猫精品小说，海纳百川器，华尔街日报，双十一图片，中国地震信息网等软件it资讯，欢迎关注腾兴网。介绍下mysql自定义函数的例子，以及插入单引号的方法，动态执行查询与字符串拼接的相关内容。 1、mysql自定义函数的例子 mysql不能像oracle 一样写 动态SQL。 复制代码 代码示例: DROP f…
小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》，里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法，操作比较简单，但是……
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
此版本更新了 Zipline，使其与 Python >= 3.7 以及当前版本的 Pandas、scikit-learn 等相关的 PyData 库兼容。
最近遇到一位朋友提问：怎么将多个文本文件（据说100多份）按列（横向）汇总？经过详细了解，需求如下图所示：
Github地址：https://github.com/jmcarpenter2/swifter
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
Flux 是一种开源数据脚本语言，旨在查询、分析和处理数据。Flux支持多种数据源类型，包括：
离线数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解 Hive函数介绍 HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符，使用命令show functions查看)，基本能够胜任基本的hive开发，但是当有较为复杂的需求的时候，可能需要进行定制的HQL函数开发。 HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数)，分别是：UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defin
问题 1： 为什么 group by 和 order by 会使查询变慢? 答： group by 和 order by 操作通常需要创建一个临时表来处理查询的结果，所以如果查询结果很多的 话会严
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
在前面的几篇文章中，我们自定义的函数使用定义为Range的参数来从Excel工作表中获取数据，例如：
df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？
在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题，将会显得非常简便，如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢？
在Power Query里，如果遇到空值（null），就要注意对其进行操作（对比判断、筛选、计算等）时可能出现的特殊情形。
jq 是一个轻量级的命令行工具，用于处理和转换 JSON 数据。它的设计灵感来自于传统的 Unix 工具，如 sed 和 awk，但用于 JSON 数据。jq 允许您从 JSON 数据中选择、筛选、转换和重构数据，以便更轻松地提取所需的信息或将数据转换为其他格式。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
在Python中，函数是一个带有名字的代码块，可以被反复调用。函数可以帮助你组织和重用代码，使你的程序更整洁，更易于维护。本文将会深入探索Python的秘密
在物联网平台的设备数据接入场景中，开发者总是希望平台接入的设备数据格式标准统一，以便对数据进行统一处理。在实际情况中，由于业务需要，平台常常会面对不同类型、不同厂商的设备接入。即使设备接入协议已经统一使用 MQTT ，由于 MQTT 协议中对 Payload 格式的宽松定义，应用开发者往往还需要针对不同设备上报格式进行加工处理。尤其在已经出厂的存量设备或是已经部署到现场的设备对接过程中，平台开发者往往无法要求设备侧按照平台的统一标准进行数据上报。因此，平台侧对于设备数据的统一化处理就成为开发过程中的一项重要工作。
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