在R中的宽表上使用pivot_longer？_在R中的数组列表上使用表_使用R在宽数据的列名中插入点 - 腾讯云开发者社区

在 Oracle 23c 中，数据库表或视图中允许的最大列数已增加到 4096。此功能允许您构建可以在单个表中存储超过之前 1000 列限制的属性的应用程序。...某些应用程序（例如机器学习和流式 IoT 应用程序工作负载）可能需要使用包含超过 1000 列的非规范化表。您现在可以在单行中存储大量属性，这对于某些应用程序来说可以简化应用程序设计和实现。...可以使用 MAX_COLUMNS 参数启用或禁用数据库的宽表。 String 要启用宽表，将 MAX_COLUMNS 参数设置为 EXTENDED。...要禁用宽表，请将 MAX_COLUMNS 参数设置为 STANDARD。通过此设置，数据库表或视图中允许的最大列数为 1000。...但是，仅当数据库中的所有表和视图包含 1000 或更少的列时，才可以将 MAX_COLUMNS 的值从 EXTENDED 更改为 STANDARD。

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pandas使用之宽表变窄表的实现

= {'subject':['math', 'english'], 'A': [88, 90], 'B': [70, 80], 'C': [60, 78]} # 宽表...math A 88 1 english A 90 2 math B 70 3 english B 80 4 math C 60 5 english C 78 补充知识：pandas从单条目数据集生成宽表...需求场景从医院数据库中导出了大量的体检数据，但体检数据表中，每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。...具体代码如下 #将'B'列的类别调整为行。...以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...实际上，如上所说，这一方面会让使用者懵逼，另一方面会造成开发病毒式感染，既不方便调试错误，想要使用你的包开发的人又不得不将你的包列入Depends。...常规任务最佳实践使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...稀疏矩阵与稠密矩阵在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵

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使用VBA在工作表中列出所有定义的名称

标签：VBA 有时候，工作簿中可能有大量的命名区域。...下面是一段简单的代码，它将列出工作簿中的所有定义的名称，并显示名称所指向的单元格区域。...Sub NamesList() Dim wks As Worksheet Dim nm As Name '可以修改为你想置名称和引用区域的工作表 Set wks = Sheet1...'忽略错误 On Error Resume Next '遍历名称 For Each nm In Names '在列A中列出名称 wks.Range...("A" & Rows.Count).End(xlUp)(2) = nm.Name '在列B中列出名称指向的区域 wks.Range("B" & Rows.Count)

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pivottablejs｜在Jupyter中尽情使用数据透视表！

大家好，在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中，我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...接下来，只需两行代码，即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样，你可以在...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表，就像在Excel中一样，并且支持多种图表的即时展示还等什么，用它！

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Global in在Clickhouse非分布式表查询中的使用

Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势，但Clickhouse在大表join查询的场景下，性能表现并不是很好，因此在实际业务场景需要多表计算时，往往是通过in+子查询的方式代替join...笔者在最近的业务开发中，尝试用这种方式，性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划，发现子查询中的语句会多次执行，且性能开销主要来自于子查询的执行，因此总体上查询耗时很长。...实际业务场景会比这个查询复杂一些，可能会有更多的“user_id in xxx”条件（因为实际业务中属性和行为都可能分布在多个表中），但查询语句的模式不会变。...因此理论上在机器核心数足够的情况下，对于如下查询语句（A、B均表示某个子查询语句），A、B子查询是可以并行计算的，更多的子查询条件不会明显改变查询耗时。...例如，当user表很大，而A子查询执行的开销很小时，全表扫描user表中的数据开销远比多执行一次A子查询开销大，这时使用prewhere优化可以提升执行效率。

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eBPF在android上的使用

对于eBPF可以简单的理解成kernel实现了一个虚拟机机制，将类C代码编译成字节码（后文有详细解释），挂在到内核的钩子上，当钩子被触发时，kernel在虚拟机的"沙盒"中运行字节码，这样既能方便的实现很多功能...8）中断性能三、eBPF框架在开始说明之前先解释下eBPF上的名词，来帮忙更好的理解。...3）指定监听的tracepoint事件。 4）使用bpf_trace_printk函数打印debug信息，会直接打印信息到ftrace中。 5）在map中查找指定key。 6）更新指定的key的值。...可以使用下面的命令调试动态加载 ? 4. 用户空间程序实现下面我们需要编写用户空间的显示程序，本质上就是在用户态通过系统调用把BPF map给读出来。 ? ?...至此，如何在android平台使用eBPF实现统计系统中每个pid在一段时间内系统调用的次数的功能就介绍完了。

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表：在表中：每个变量都拥有自己的列每个观察/样本都拥有自己的行数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...year cases A 1999 0.7k A 2000 2k B 1999 37k B 2000 80k C 1999 212k C 2000 213k 长数据转宽数据让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。

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哈希表及在iOS中的应用

记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系f称为哈希函数（散列函数），采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。...的最大质数，用于关键字位数较多，并且关键字中每一位上数字分布大致均匀。...解决冲突的常用方法： 1.开放定址法：使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到。...，向后查找即可 image.png 哈希在OC中的应用 NSDictionary 1.使用 hash表来实现key和value之间的映射和存储 2.字典的key需要遵循NSCopying协议，重写hash...该函数的动作如下： 1、从weak表中获取废弃对象的地址为键值的记录 2、将包含在记录中的所有附有 weak修饰符变量的地址，赋值为nil 3、将weak表中该记录删除 4、从引用计数表中删除废弃对象的地址为键值的记录

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在vscode中配置R的开发环境

写在前面有时候各位使用R的用户不知道会不会有这样的感觉，visual studio和Rstudio由于负载过重，在打开或者加载R script时会出现加载过慢的情况，但对于很多数据工作者来说，variable...并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例

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在Excel中，如何根据值求出其在表中的坐标

在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值

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Log表引擎在ClickHouse中的实现

数据存储方式Log表引擎将数据按照追加顺序写入日志文件中，而不是直接写入磁盘的数据文件。每个日志文件有固定大小限制，一旦写满，则生成一个新的日志文件。...这种设计可以最大程度地减少磁盘寻址的开销，提高写入性能。写入过程当数据写入Log表时，ClickHouse首先将数据追加写入当前活跃的日志文件中。...与MergeTree表引擎的差异虽然Log表引擎和MergeTree表引擎都可以处理追加写入的场景，但两者在数据存储和查询方面存在一些差异。...MergeTree表引擎在写入数据时，会根据指定的主键进行排序和聚合，并将数据写入多个数据文件，以实现更高效的查询。查询性能：Log表引擎的查询性能相对较低。...总结来说，Log表引擎适用于需要高性能追加写入的场景，而MergeTree表引擎适用于较为复杂的分析查询场景。

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MongoDB在Android上的使用体验

于是我决定写下这篇博客分享一下MongoDB在Android上怎么使用。...【说明】：MongoDB也可以在iOS上面使用，我是做安卓开发的，本文只讲解MongoDB在Android上面的使用，iOS的使用情况请上MongoDB官网自行查阅。...（三）、然后做以下配置在module的build.gradle文件中添加依赖项： dependencies { // 添加 MongoDB Mobile SDK implementation...'org.mongodb:stitch-android-sdk:4.1.0' } 然后在module的build.gradle的android节点里面文件中添加java 1.8支持： android...MongoDB Mobile 运行必需的组件（二）、初始化MongoDB Mobile数据库，然后在应用程序中创建MongoDB Mobile客户端 // Create the default Stitch

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ProGuard 在 Android 上的使用姿势

如果以上还不足以说服您使用 ProGuard，其实移除无用代码和混淆所有名称还有其他更多的优化效果：在一些版本的 Android 设备上，DEX 代码会在安装或者运行时被编译成机器码。...通过仅将您代码中实际使用的方法打包到 APK 中，移除代码会帮您避免 64K dex 方法引用问题。尤其是您引用了很多第三方库的时候，这样可以大大降低在您应用中使用 Multidex 的需求。...这些警告的一个原因就是，您的构建路径中没有加入需要依赖的 JARs，如使用了 provided （仅编译时）依赖。而有时候，在 Android 上这些代码的依赖在运行时并不会被真正的调用。...在某些情况下，ProGuard 的警告确实有助于您发现闪退的罪魁祸首和关于您配置上的其他问题。...此外，现在花费时间去配置您的应用意味着当实验性的 ProGuard 替代者 R8 就绪时，您已经准备好了。因为 R8 也是用现有的 ProGuard 规则文件来工作的。

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executeupdate mysql_使用Mysql中的executeUpdate在SQL语句中创建表

(SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } executeUpdate创建DB并使用他的前两个...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。...检查结果：获得一批测试图像获取样本输出准备要显示的图像输出大小调整为一批图像当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像在顶行输入图像，在底部输入重建

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使用 Django 显示表中的数据

1、问题背景当我们使用 Django 进行 Web 开发时，经常需要在 Web 页面上显示数据库中的数据。例如，我们可能需要在一个页面上显示所有用户的信息，或者在一个页面上显示所有文章的标题和作者。...那么，如何使用 Django 来显示表中的数据呢？2、解决方案为了使用 Django 显示表中的数据，我们需要完成以下几个步骤：在 models.py 文件中定义数据模型。...例如，如果我们想显示所有用户的信息，那么我们可以在 models.py 文件中定义如下数据模型：from django.db import modelsclass User(models.Model):...例如，如果我们想在一个页面上显示所有用户的信息，那么我们可以在 views.py 文件中定义如下视图函数：from django.shortcuts import renderdef users(request...= [ path('users/', views.users, name='users'),]完成以上步骤后，我们就可以在浏览器中访问 /users/ URL 来查看所有用户的信息了。

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常见概率分布及在R中的应用

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....qnorm(p,mean,sd),这个还是上侧分位数，如qnorm(0.05)=-1.644854,即x<=这个数的累计概率小于0.05 3sigma法则：对于正态分布的x，x取值在(mean-3sd,...mean+3sd)几乎是在肯定的。...空气中含有的气体状态的水分。表示这种水分的一种办法就是相对湿度。即现在的含水量与空气的最大含水量（饱和含水量）的比值。我们听到的天气预告用语中就经常使用相对湿度这个名词。

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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor）今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...duplicated(clin$case_submitter_id) #提取非重复的样本的临床信息 clin=clin[index,] 可以得到如下临床信息表前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期，我们知道组织病理分期分成...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子方法一、使用gsub函数前面也给大家介绍过☞R替换函数...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

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