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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...(x,y)来分组，而且可以设定x/y两种分组，来求new_car的平均值。 （1）data.table多种方式混合输出： mydata[,....还有nomatch的设置可以见第六小节。 nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...，默认TRUE，删除结尾空白符，如果FALSE,只取掉header的结尾空白符； fill,默认FALSE，如果TRUE，不等长的区域可以自动填上，利于文件顺利读入； blank.lines.skip...(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ...., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的...SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。

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PowerBI DAX 用 SUBSTITUTEWITHINDEX 为表增加索引

理解 SUBSTITUTEWITHINDEX 该函数顾名思义，用索引替代之用，更好的来解释这个函数为： SUBSTITUTE (X) WITHINDEX (Y) 也就是说，使用（Y）来替代（X）。...示例 对 SUBSTITUTEWITHINDEX 的使用场景分为两种情况： 【场景 1】将元素替代为序号，元素重复则序号重复，替换后，元素不保留。...【场景 2】为元素新增加序号，元素重复则序号重复，替换后，元素要保留。 场景 1 - 将元素替代为序号 直接复制如下内容，建立计算表。...T = // 目的：将明细表的某列替换为索引，若该列有重复项，重复项的索引号相同。...T = // 目的：为明细表按某列添加索引，若该列有重复项，重复项的索引号相同。

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mysql基本命令

; -- 查询所有列: select * from 表名; -- 去重:(关键字:distinct)[去掉该列中的重复项] select distinct 列名 from 表名; -- 查询并临时修改列名...关键字:where) -- 1.查询指定列中的所有指定项: select * from 表名 where 列名='要查询的内容'; -- 2.查询指定列中所有大于(...2中的'张三'内容对列1进行求和并按降序显示且只显示 sum(列1) 的值大于18的内容; -- $分组查询:(关键词:limit x,y) -- x:表示从第几行开始显示(不包括x行,x为0时,可省略不写...SELECT RAND(),RAND(),RAND(1),RAND(1),RAND(5); -- ROUND(X,[Y]),四舍五入函数， 数字X四舍五入，保留Y位小数，Y值可选，不填写取整 SELECT...ROUND(10.5),ROUND(3.4),ROUND(3.141592654,2); -- TRUNCATE(X,Y),截取函数，截取数字X,保留Y位小数 SELECT TRUNCATE(3.141592654,2

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python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

查看唯一值  Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。  ...“删除重复项”的功能，可以用来删除数据表中的重复值。...默认 Excel 会保留最先出现的数据，删除后面重复出现的数据。  删除重复项  Python 中使用 drop_duplicates 函数删除重复值。...增加 keep=’last’参数后将删除最先出现的重复值，保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。  原始的 city 列中 beijing 存在重复，分别在第一位和最后一位。  ...drop_duplicates()函数删除重复值，从结果中可以看到第一位的 beijing 被保留，最后出现的 beijing 被删除。

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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...可参考博客：给R变个形 图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...随机森林模型，分类和回归预测的操作不同之处在于判断因变量的类型，如果因变量是因子则执行分类任务，如果因变量是连续性变量，则执行回归预测任务。...，如果因变量是因子则执行分类任务，如果因变量是连续性变量，则执行回归预测任务 print(Randommodel100) # Call: # randomForest(x = subset(train,...为了保证自变量与模型中用到的自变量保持一致，需要补齐完整的单词。 首先要删除一些新词（语料库中没有出现，测试集中出现的词）； testtfidf <- testtfidf[!

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文本情感分析：特征提取（TFIDF指标）&随机森林模型实现

所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...随机森林模型，分类和回归预测的操作不同之处在于判断因变量的类型，如果因变量是因子则执行分类任务，如果因变量是连续性变量，则执行回归预测任务。...100))#构建模型 #首先判断因变量的类型，如果因变量是因子则执行分类任务，如果因变量是连续性变量，则执行回归预测任务 print(Randommodel100) # Call: #...为了保证自变量与模型中用到的自变量保持一致，需要补齐完整的单词。 首先要删除一些新词（语料库中没有出现，测试集中出现的词）； testtfidf <- testtfidf[!

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掌握excel数据处理，提高你的数据分析效率

2 去重数据 在工作中，我们经常会有需要在对原始记录清单进行整理时，剔除其中一些重复项。所谓的重复项，通常是指某些记录在各个字段中都有相同的内容(纵向称为字段，横向称为记录)。...如下数据为各个销售人员的销售数量，其中包含了重复记录。如果直接用此数据去计算销量之和，那结果肯定是不符合要求的。我们应该如何进行去重呢？...1.选择数据，单击【数据】，选择【删除重复项】，会出现【删除重复项】对话框； 2.我们将“重复项”定义为所有字段的内容都完全相同的记录，那么在这里就要把所有列都勾选上。 ?...注：如果只是把某列相同的记录定义为重复项那么只需要勾选那一列字段即可。 3 快速删除数据 在Excel表格中，如果有很多无用的空行，我们的需求是想把它们全部删除。...如果通过一行一行的点击进行删除，则会比较浪费时间。如果Excel表格中除了空行外没有其他空单元格时，我们可以利用“筛选”功能快速删除数据。

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SQL查询的高级应用

=email FROM testtable 4.删除重复行 SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。...使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。...ALL选项表示将所有行合并到结果集合中。不指定该项时，被联合查询的结果集合中重复行将只保留一行。 联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语句中定义。...3、自然连接： 在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。...，返回到结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。

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删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。

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生信技能树 R语言入门 第一周总结

因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频，但实际使用时经常会遇到一些问题，这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。...（目前学习到的有==，paste(0)，加减乘除），如果向量长度不等，R语言会自动发生循环补齐，即重复较短的向量，直到它与另一个向量长度相等。...areaSource=&traceId=五、%in%1、%in%和==的区别：==是将X中的每个元素和y中的每个元素一对一比较，%in%是将x中的每一个元素分别和y中的所有元素全部比较> x=c(1,3,5,1...一些最基本的函数代替手动看/数数的方法：1、使用length和table函数；2、使用ncol和nrow，如取数据框b的最后一列：b[,ncol(b)]，删除b的最后一列：b[,-ncol(b)]3、最容易会犯的错误...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔

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RNA-seq入门实战（三）：在R里面整理表达量counts矩阵

/counts/counts.txt', header = T,data.table = F)#载入counts，第一列设置为列名 colnames(a1) counts <...基因ID转换 若上游中采用的是UCSC的基因组和gtf注释文件，则表达矩阵行名就是我们常见的gene symbol基因名；若上游采用的是gencode或ensembl基因组和gtf注释文件，那么我们就需要将基因表达矩阵行名的...table(duplicated(symbol)) #统计重复基因名 ###使用aggregate根据symbol列中的相同基因进行合并 counts <- aggregate(counts...这里只展示了获取基因表达的TPM值，如果还想了解如何获得FPKM值请参考文章：获取基因有效长度的N种方法中第二部分内容以及Counts FPKM RPKM TPM 的转化。...(files,'\\/'), function(x) x[length(x)-1]); cn colnames(txi$counts) <- gsub('_quant','',cn); colnames

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

删除缺失值：删除缺失值是最简单的处理方式，这种方式通过直接删除包含缺失值的行或列来达到目的，适用于删除缺失值后产生较小偏差的样本数据，但并不是十分有效。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...： 删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值： # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 输出为：

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R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...=1指定第一列为行名，check.names=F指定不转化特殊字符#注意：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名...函数可以避免此前的错误a<-fread("soft.txt",data.table = F)class(a)#但其不会有行名，且其会有一个data.table的数据结构多出来，可以设置data.table...name，只取出列名有交集的merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") #test1与test3的共同列列名不一致，需要分别指出作为公共列的列名也可以借助...c<(),第三是中括号内必须标明行与列#再次注意%in%不会发生循环补齐，因其不是等位运算# 练习3-2# 1.统计内置数据iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol

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R语言入门（一）之数据处理

#rep(x,times):x是要重复的对象（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep...（~）：用来连接公式中的响因变量（波浪号左边）和自变量（波浪号右边） ftable(x) #ftable（table):创建一个紧凑的”平铺“式列联表 object.size(x) print(object.size...list将全部对象装进里面，rm（）全部清除 #去重复 a.distinct = dplyr::distinct(a1, Species) #将species这一列中所有项均显示一遍（只显示这一列），...duplicated(a1$Species), ] #删除species这一列的重复项，默认保留第一次出现的 !..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列

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Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧

如果存在相关的名字，就正常返回数据，如果不存在（韩梅梅、李雷），就返回空(NAN)值；右连接就是听右表的，左表有则返回无则为空。...02 删——删空去重 2.1 删空 在一些场景，源数据的缺失（空值）对于分析来说是干扰项，需要系统的删除。...要把重复数据删掉，一行代码就搞定： drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行（每个值都一样的行），如果我们要删除指定列重复的数据，可以通过指定subset参数来实现，假如我们有个奇葩想法...，要基于“流量级别”这列进行去重，则可以： 我们会发现，流量有三个级别，通过指定subset参数，我们删除了这个字段重复的行，保留了各自不重复的第一行。...继续展开讲，在源数据中，流量渠道为“一级”的有7行数据，每行数据其他字段都不相同，这里我们删除了后6行，只保留了第一行，但如果我们想在去重的过程中删除前面6行，保留最后一行数据怎么操作？

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快速学完数据库管理

则构成的笛卡儿积中的元素就有3*4=12种 -- 关系 --笛卡儿积的有限子集称为在域上的一个关系，即将元素绑定在一起，关系中的元素满足一定的条件 -- 行一般就指记录或者元组，列指属性 -- 列中的元素是同一种类型的...等值连接 --条件运算符是等号的连接 非等值连接 即一般的条件判断连接，符合规则然后连接 --还有一些概念，例如左外连接，右外连接，全外连接，即连接时如果没有匹配到值做的一些处理，将没有值的部分置为空值...，左即保留左边 --的全部元组，右即右边，全即全部 除法$\div$ 象集 考虑一个关系模式R（X，Y），其中X,Y均为属性组 现对任意的元组a，a在X属性组上的取值等于某一给定的集合x，则此时满足条件的元组的属性组...Y部分的取值即为象集 记为：$Y_{x}$ 例子： 有一个表如下图所示 [表格] 其中X~1~和X~2~为属性组X，则x = （x1,x2）在R中的象集$Y_x$ = {y1,y2}...考虑更一般的情况 R(X,Y)和S(Y,Z) $R\div S$即返回X的属性列，即与S中Y都相同的元组的X属性组的取值 --总结一下，除法的运算，主要是考虑到一种需求，如果我们想要某个属性组中的值与给定表中的相同的元组

1.9K30

python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...first：除第一次出现外，将重复项标记为True。 last：将重复项标记为True，但最后一次出现的情况除外。 False：将所有副本标记为True。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。

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