在减去两个日期列R时使用group_by和not时出错_R-使用group_by和mutate根据多个条件添加新列时出现意外的'=‘_在R中日期和时间在同一列时如何读取excel文件 - 腾讯云开发者社区

然后，如果跨天了，将工作时长分成两段进行计算，即从上班时间到晚上24时0分0秒、从0时0分0秒到下班时间两个部分。当然，如果不跨天，就很简单了，直接用下班时间减去上班时间计算即可。...所以，他们之间的计算和转换，要比在Excel里直接进行加减要复杂一些，但也更容易避免一些在Excel中常见的问题，比如两个时间相减，其实结果还是个时间：而在Power Query里，时间（包括日期、...日期时间）相减是时长（持续时间）：同时，在Power Query里，日期和时间不能直接相加减：如果要将日期列和时间列合成日期/时间列，其实也非常简单，选中这两列后，直接在菜单中点击【合并日期和时间...】即可，从生成的公式可以看到，使用的是 [日期] & [时间]：对于日期、时间、日期时间、时长，Power Query在转换和添加列的菜单里，均提供了方便快捷的菜单操作，大家可以在练习文件里，选定相应类型的列...，尽可能熟悉Power Query里严格区分的这几个概念，这样，在遇到具体工作数据时，就很容易找到对应的方法，并且在出现处理出错的情况时，也很容易定位到问题所在，找到原因，解决问题。

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玩转数据处理120题｜R语言版本

题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45 缺失值处理题目：检查数据中是否含有任何缺失值...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字难度：⭐⭐⭐ R语言解法 count(unlist(c(df$col1,df$col2...(col3,col2,everything()) 94 数据提取题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置...#基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可 res <- read.csv('数据1.csv',encoding = 'GBK',nrows...),] 117 数据计算题目：以salary score 和 positionID制作数据透视难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df % group_by(positionId) %>

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生信星球Day4 学习R包

今日学习内容：如何安装R包？.../p/861224f4251aoptions() 设置R运行过程中的一些选项设置options()$repos 查看使用install.packages安装时的默认镜像options()$BioC_mirror...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron，能够设置R的环境变量；二是.Rprofile，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动...>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2、count() 统计某列的unique值，即统计同类项连接两个表的不同方式..."某列") 半连接，返回能够与y表匹配的x表所有记录anti_join(x= ,y= ,by="某列") 反连接，返回无法与y表匹配的x表所有记录简单合并bind_rows()需要两个表格列数相同，

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2-SQL语言中的函数

H时%i分钟%s秒') AS 当前日期; 格式符功能 %Y 四位的年份 %y 两位的年份 %m 月份（01，02，03…,12） %c 月份（1，2，3…12） %d 日（01，02，03…） %H...利用having语句筛选，位置在group_by字句的后面 # 分组查询 /* 语法： SELECT 分组函数,列（要求出现在group_by后面） FROM 表【WHERE 筛选条件】 GROUP...BY 分组列表【ORDER BY 子句】注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段分组查询中的筛选可以分为两类 1....分组前的筛选：分组前的筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在，可以直接利用对应列筛选，利用where语句筛选，位置在group_by字句的前面 2....利用having语句筛选，位置在group_by字句的后面 */ # 查询每个部门平均工资 SELECT AVG(salary) AS 平均工资,job_id AS 部门 FROM employees

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

使用tempfile() 基础 R 中的函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。 temp <- tempfile() R 创建了一个名为的临时文件 temp 。...然而，这些数据已经被转化为字符格式--看看每一列的类别。 map(Gob3s, class) 我们有两个选项可以将这些列强制转换为正确的格式。...同样，在处理来自新来源的数据时，日期，任何列都可以有多种格式。...最后，我们只想要与我们的投资组合数据一致的 FF 因子数据，因此我们在投资组合返回对象中按日期first() 和 last()日期filter()。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》

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R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...:102),] 这里的“,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到，提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行，第y列，如果我们只需要提取行，则应该写作z[x,],同理，如果只需要提取列，应该写作z[,y]...group_by(test, Species) #按照Species分组 # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 summarise(group_by(...() 简单合并（相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数）需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来，需要两个表格的行数相同...经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ?

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

出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...() #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 类数据执行分组操作。...tidyr的两个主要函数是 gather()和 spread()。...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分，语法如下： #separate(data, col, into, sep = “[^[:alnum:]]+”, remove = TRUE

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生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

安装与加载R包镜像设置目的：加快加载速度方法：应用R的配置文件：Rprofile说起来这个，就必须提到Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是....Renviron，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；而.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的） -----...-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...()：汇总结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) #test按照Species分组summarise(group_by(test, Species

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

掌握这些技能可以显著提升使用Excel的能力。在R编程语言中处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。...sorted_data % arrange(desc(some_column)) 分组求和：使用group_by()和summarise()进行分组汇总。...R代码 # 读取数据 sales <- read.csv("sales_data.csv") # 将日期列转换为日期类型 sales$Date <- as.Date(sales$Date) # 转换为每月总销售额...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...此外，对于复杂的数据处理任务，或者当需要编写自定义函数时，基础包的函数也非常重要。在Python编程语言中处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

df %>% group_by(education) %>% summarise(mean = mean(salary)) 25 时间转换题目：将createTime列时间转换为月-日难度...(`0` = df1) # 非常规命名需要用``包裹变量名 44 数据计算题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列难度：⭐⭐ Python解法 df["new"] = df["...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字难度：⭐⭐⭐ Python解法 temp = df['col1'].append(df...题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ Python解法 df['col1'].take([1,10,15]) # 等价于 df.iloc[[1,10,15],0] R语言解法 df[...包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法 #基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可 res <- read.csv

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「R」数据操作（七）：dplyr 操作变量与汇总

使用mutate()添加新变量除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集的最后面。...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。...比如，我们想要按日期分组，得到每个日期的平均延期： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarize(by_day, delay = mean...有用的汇总函数仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情，但R提供了许多其他有用的汇总函数：位置度量我们已经使用过mean()函数求取平均值（总和除以长度），median()函数也非常有用...: 1 x 1 #> flights #> #> 1 336776 分组的Mutates 分组在与汇总衔接时非常有用，但你也可以与mutate()和filter()进行便利操作

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Python | 5 分钟解读 Python 中的链式调用

我最开始感知链式调用的「美」，还要从使用 R 语言的管道操作符开始。...这种方式对于做数据分析或处理数据时是十分有用，减少创建不必要的变量时，能够以快速、简单的方式进行探索。你能在很多地方见到链式调用或者管道操作的身影，这里我举除了 R 语言以外的两个典型例子。...Series 类型或 DataFrame 类型，所以我们可以直接就调用相应的方法，这里我以我在今年 2 月份左右给别人做案例演示时爬取到的华农兄弟 B 站视频数据为例。..., grid=True, legend=False ) ) plt.xlabel("") plt.ylabel('The Number Of Playing') 这里我们将上传日期和播放量两个选出来后...比如说当链式调用的方法超过 10 步以上时，那么出错的几率就会大幅度提高，从而造成调试或 Debug 的困难。

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R入门？从Tidyverse学起！

(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。

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生信学习-Day6-学习R包

3 加载 library和require，两个函数均可。使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...在 iris 数据集中，Petal.Length 和 Petal.Width 分别代表花瓣的长度和宽度。因此，当你使用 vars 变量时，你实际上是在引用那些具有这些名称的列。...Sepal.Length的平均值和标准差先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。

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Day4-R包学习

R包是多个函数的集合安装和加载R包镜像设置将 CRAN 镜像地址设置为了清华大学的镜像站点。...这样，在使用 R 语言安装或更新包时，系统会优先从清华大学的镜像站点下载，从而加快下载速度 options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...具体使用哪一个是取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，怎么知道存在于哪里呢？可以谷歌必应搜到的加载 library和require，两个函数均可。...),列筛选 #列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) #列名 select(test,Petal.Length, Petal.Width) vars=c("Petal.Length...cbind函数和rbind函数

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用R玩转微店汇总报表

1.新建一个R-project，名叫 financial statements。 ?...（这个地方就很符合jimmy大神的价值观：只允许用打开R-project的方式打开Rstudio，小本本记下来，小心被怼） 2.把微店批量导出的订单明细表和收支明细表放到这个文件夹 ?...收入明细表自动导出的表，列数足足有几十列，无用信息很多。...所以选出有用的几列，并改为英文列名 4.改掉中文列名 #选列和改列名 fs_s % select('商品名称', '订单金额（不含退款）', '...$net_income) ilcd 0)#只要>0的 income2 <- sum(as.numeric(ilcd$income)) 这两个数字应该相等

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Day6——R包

按列筛选按列号筛选select(test,1)#选择第一列select(test,c(1,5))#选择第1和第5列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)...vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))#选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用...one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...计算Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)#先按照Species分组summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...扁平（两个维度对应一个数据）。...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。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。...group_by 按照某列对数据框进行分组，非常适合联合summarize 使用，获取指定组别不同类型内容的统计数值。

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R数据科学|3.6内容介绍

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。...group_by() 和 summarize()的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要。...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...x[2] 和 x[length(x)] 相同，只是当定位不存在时（比如尝试从只有两个元素的分组中得到第三个元素），前者允许你设置一个默认值。...，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话，就要仔细考虑一下，在基于秩的统计数据（如中位数）上是无法进行这些操作的。

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Day6-蓝色柠檬

今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...)) #计算每组Sepal.Length的平均值和标准差三、dplyr两个实用技能3.1管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)加载tidyverse包后才可用 %>% install.packages...), sd(Sepal.Length))哪些报错了，哪些目前可以使用，在加载时展示出来，如果暂时不需要用到，也没有Error就可以往后继续进行。...3.2count统计某列的unique值count(test,Species)四、dplyr处理关系数据首先先手动输入两个test的表格test1 <- data.frame(x = c('b','e'...bind_cols(test1, test3) #需要两个数据框有相同的行数写在最后，今天成功手动安装了RStutio的镜像设置，练习了dplyr的使用。

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Power Query里时间处理很容易出错？根本原因是……

玩转数据处理120题｜R语言版本

生信星球Day4 学习R包

2-SQL语言中的函数

Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

R||R语言基础（三）_R包

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

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Python | 5 分钟解读 Python 中的链式调用

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