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R数据科学整洁之道:使用tidyr进行长宽数据转换

实际工作中,存在两种数据格式,数据是每个样本信息表中只占一行,而数据每个样本信息表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、数据格式转换。...install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 数据数据...tidyr提供pivot_longer函数可以将数据变长。...tidyr中pivot_wider与pivot_longer操作正好相反,可以将数据换为数据。...最后总结 tidyr包最重要两个函数是: pivot_longer,将数据换为数据,就是将很多列变成两列。 pivot_wider,将数据换为数据,就是将两列变成很多列。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

而相对于数据而言,数据就显得不是很常用,因为数据透视,这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对需求,自然有对应函数。...除此之外,tidyr包中spread函数解决数据方面也是很好一个选择。...Python中我只讲两个函数: melt #数据 pivot_table #数据 Python中Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名melt函数来对数据进行塑型...奇怪是我好像没有pandas中找到对应melt数据函数(R语言中都是成对出现)。...还在Python中提供了非常便捷数据透视表操作函数,刚开始就已经说过是,数据数据就是数据透视过程(自然就可以被称为逆透视咯,PowerBI也是这么称呼)。

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R&Python Data Science 系列:数据处理(4)长宽格式数据转换

0 前言 在数据分析过程中,不同软件通常对数据格式有一定要求,例如R语言中希望导入数据最好是格式数据而不是格式数据,而SPSS软件经常使用格式数据。...特别说明:不要将长宽格数据换为格式数据理解为数据透视表,只是数据存储形式发生变化,并不对操作对象进行计算,而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算(计数、求和、平均等)。...3 函数 Python实现 两种方法: 1 pandas库中pivot()和privot_table()函数; 2 dfply库中spread()函数; 方法一: ##构造数据...参数columns是格式数据key键对应列名;参数values是格式数据value对应列。...4 函数 Python实现 Python中两种方法: 1 pandas库中melt()函数; 2 dfply库中gather()函数; ###构造数据集wide_data

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数据处理|数据框重铸

数据处理过程中,针对数据框,可以进行列添加,以及数据转化。 实际应用中,数据更具可读性,数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要函数 melt—将数据融合成长型数据;cast—将数据转成数据 此处用R内置airquality数据集,首先将列名改成小写,然后查看相应数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数) id.vars中指定相应变量;variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-..., id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数) dcast:左边参数表示"ID variables",右边参数表示measured variables。...= log(wind)}) 2.3 with 也可以使用with函数,该函数可以用于任何表达式计算,但每次只能生成一个计算字段,最后还需要结合使用cbind函数 data3 <- cbind(data3

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人群创建基础:画像标签BitMap

使用画像表圈人逻辑是从明细数据中找到满足条件用户并最终构建人群,而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合,人群圈选时直接使用聚合后结果进行计算。...图片Hive表数据转为RoaringBitMap依赖开源工具包hive-bitmap-udf.jar,其中UDF函数to_bitmap可以将UserId列表转换为RoaringBitMap对象并以binary...使用byteToString函数可以将Hive表bitmap数据换为string类型,其实现原理是将binary数据换为byte[],然后通过BASE64编码成string。...Hive表数据生成BitMap SQL代码如下所示,通过引入工具包并调用其中to_bitmap函数将gender下所有UserId转换为binary格式,并将数据并写入Hive数据表中。...基于表中全量用户明细数据可以实现所有的人群圈选功能,但是采用BitMap方案的人群创建速度相比表模式可以提升50%以上。BitMap适用标签类型和业务场景有限,要结合实际数据进行判断。

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php字节注入,字节注入详解

前言 mysql中,用于转义函数有addslashes,mysql_real_escape_string,mysql_escape_string等,还有一种情况是magic_quote_gpc...MYSQL字符集转换过程 1. MySQL Server收到请求时将请求数据从character_set_client转换为character_set_connection; 2....进行内部操作前将请求数据从character_set_connection转换为内部操作字符集,其确定方法如下: • 使用每个数据字段CHARACTER SET设定值; • 若上述值不存在,则使用对应数据...同理可得 由上文可得字节注入是由于编码而形成,那具有编码功能函数也成了漏洞成因。...Mysql编码与过滤函数推荐使用mysql_real_escape_string(),mysql_set_charset()。 编码函数同样会引起字节注入,即使使用了安全设置函数

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Spark RDD详解 -加米谷大数据

(3)RDD容错机制实现分布式数据集容错方法有两种:数据检查点和记录更新RDD采用记录更新方式:记录所有更新成本很高。...实际上依赖关系可以分两种,窄依赖和依赖:窄依赖:子RDD中 每个数据块只依赖于父RDD中对应有限个固定数据块;依赖:子RDD中一个数据块可以依赖于父RDD中所有数据块。...将依赖关系分类两个特性:第一,窄依赖可以某个计算节点上直接通过计算父RDD某块数据计算得到子RDD对应某块数据依赖则要等到父RDD所 有数据都计算完成之后,并且父RDD计算结果进行...所以“血统”链特别是有依赖时候,需要在适当时机设置数据检查 点。也是这两个特性要求对于不同依赖关系要采取不同任务调度机制和容错恢复机制。...其主要实现思想就是RDD,把所有计算数据保存在分布式内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复迭代计算,数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及核心:内存计算。

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R语言学习笔记——柱形图

其实严格来讲,R预言作图函数中,是并不严格区分柱形图与条形图,因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样数据类型和信息。他们有一个通用名称——Barplot。...(数据,也就是类型数据库格式数据源) 图表所支持数据存储格式巨大差别往往成为初学者R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑重大原因。...想要适应R语言作图:个人觉得有两条路子可以参考: 1、假设你已经完全沉浸在或者无法脱离excel数据作图形式,这样也就意味着你导入数据集往往也是数据格式。...你需要非常熟练使用R语言中数据重塑辅助工具包:dplyr、tidyr、reshape2等将数据重塑为R作图支持数据格式。...2、假如你对于数据有很好理解(比如经常用统计分析软件,大部分都接触标准数据,也就是一维表),那么你完全可以直接在excel中将数据转化为数据(二维一维),或者直接将数据库中数据导入R,

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C++多字节与字符串相互转换

多字节字符实际上是由多个字节来表示一个字符,各个国家和地区采用不同编码方案,不同编码方案字符码值是不同,比如常见中国大陆GBK和GB18030、中国台湾同胞Big5,以及国际通用UTF8编码等...C/C++中char*表示多字节字符串,wchar_t*表示字符串,由于编码不同,所以char*和wchar_t*之间无法使用强制类型转换。考察如下程序。...经过强制类型转换,s指向了字符串,字符串数据没有发生任何变化,只是用多字节字符字符编码重新对它进行解释,输出结果自然是错误。...lpWideCharStr:待转换为字符串; cchWideChar:待转换字符串长度(字符个数),-1表示转换到字符串结尾; lpMultiByteStr:转换后目的字符串缓冲区; cbMultiByte...如果设置为0,函数将返回所需缓冲区大小而忽略lpMultiByteStr; lpDefaultChar:指向字符指针,指定编码里找不到相应字符时使用此字符作为默认字符替代。

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不足时数据溢出导致系统“假性卡死”问题分析

这次出现问题交换机是基于共享缓存架构,希望后面引以为戒,设计每个小寄存器时都要考虑全面。 背景 使用verilog进行程序设计时,尤其需要注意数据问题。...并将8位输入数据32位输出,转换模块将数据换为128位总线数据,并支持反压。...现在我们说一下现象,上板时,交换机4个口接到testcenter,每个口打1Gbps数据流,固定帧为64Bytes,其中1、2口打对流,3、4口打对流。...我们根据经验,首先对入队和出队关于帧长信息更新,入队与出队产生冲突时队列头部和尾部信息更新等等进行了检查,经过仿真和对比更新数据,确实发现了一些小bug,本以为这就是最终bug,结果兴冲冲跑了一版程序去上板测试...这个位不足所导致问题笔者找了很久,检查过很多模块,虽然这其中发现了一些其他bug,但是解决这个大bug过程却是费时费力,但是设计者设计代码时只需要认真考虑承载功能所需要,便能为后续调试减轻许多麻烦

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pandas系列11-cutstackmelt

行列互换 行列互换实际上就是意思 excel 现将要转换数据进行复制 粘贴时候勾选\color{red}{选择性粘贴},再选择置即可 ? 置后效果图 ?...Python pandas中置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓索引重塑就是将原来索引重新进行构造。两种常见表示数据结构: 表格型 树形 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据过程,称之为重塑reshape stack 该过程Excel中无法实现,pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 表和表:很多行记录 表:属性特别多 Excel中长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现。...Python中实现是通过stack()和melt()方法。转换过程中,表和表中必须要有相同列。比如将下图表转成长表 表: ? 表: ? 实现过程 stack方法 ? ?

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工作再忙,都要学会这36个Excel经典小技巧!

为了能快速帮大家提高工作效果,解决工作中小疑难,今天兰色推送36个excel小技巧,都是工作中最常用到,希望同学们能喜欢 1、一列数据同时除以10000 复制10000所单元格,选取数据区域 -...4、显示指定区域所有公式 查找 = 替换为“ =”(空格+=号) ,即可显示工作表中所有公式 5、同时编辑所有工作表 全选工作表,直接编辑,会更新到所有工作表。...20、让PPT图表随excel同步更新 复制excel中图表 - PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接 ?...23、复制时保护行高列不变 整行选取复制,粘贴后选取“保持列。 ? 24、输入以0开始数字或超过15位数字 先输入单引号,然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。 ?...33、快速查看函数帮助 公式中点击下面显示函数名称,即可打开该函数帮助页面。 ? 34、加快excel文件打开速度 如果文件公式过多,关闭时设置为手动,打开时会更快。 ?

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fstream 中文路径_gradle files have changed

查了一些资料,说VS2008、vs2005中,fstreamopen函数中,会判断当前全局编码环境,导致含中文路径打开失败,也提到了很多修改方法,如让修改全局Locale改为字符、使用字符集...定义一个stringwstring函数,使用fstreamopen函数时,先调用转换为wstring,然后调用open函数。...这样引入了一个多字符字符函数,多几行调用,整体稳定、可靠是没问题。...2.调用C库函数换为字符串mbstowcs. 该方法不可,不能转换中文,VC实现中只是每个字节前插入一个x0。...3.调用系统函数windows多字符串字符MuilteToWideChar,这个是可行. 这几年一直这么跑,是windows环境,跨平台需要改下。

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tidyverse

《R 数据科学》电子书:https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据语法,比默认 R 函数更加方便,相当于一套新语法,使用起来更加方便...tidyr 之前版本主要包含以下几个重要函数: gather:数据变成长数据; spread:数据变成数据; unite:将多列按指定分隔符合并为一列...总而言之,让数据变地更好用(符合下层函数参数格式要求),方便用户查找和阅读。...tidyr 包主要就是用来将数据换为“整洁数据包,主要功能为 1)缺失值简单补齐 2)长形表变宽形表与形表变长形表; 1.2 数据数据 数据 数据 1.3...这些概念非常形象地描述了数据转换过程。melt 将数据换为数据,cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather,spread(数据数据转化)

数据数据数据分析中非常常见 ,其中数据更具可读性,数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能: gather—数据转为数据; spread—数据转为数据; unit—多列合并为一列; separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...二 数据转为数据 使用gather函数:gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data:为待转换数据 key...:可以指定哪些列聚到一列中 (同reshape2区别) na.rm:是否删除缺失值 1 转换全部列 # mtcars_long % rownames_to_column...三 数据转为数据 使用spread函数:spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data:待转换数据

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Pandas行列转换4大技巧

本文介绍是Pandas中4个行列转换方法,包含: melt 置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) 最后回答一个读者朋友问到数据处理问题。...pandas中T属性或者transpose函数就是实现行转列功能,准确地说就是置 简单置 模拟了一份数据,查看结果: [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单案例: [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是:将数据集从宽格式转换为格式 wide_to_long...stubnames:表中列名相同存部分 i:要用作 id 变量列 j:给格式“后缀”列设置 columns sep:设置要删除分隔符。...有下面的这样一份数据,需求: 每个shop下每个fruit各自shop占比 fruit = pd.DataFrame({ "shop":["shop1","shop3","shop2","shop3

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R基础|do包(6):数据数据

如果你前面学习了数据数据3节内容,那么这节内容你看起来就非常简单了,所以我十分推荐你想看一下前3节内容。...R基础|do包(3):数据数据reshape_toLong(1) R基础|do包(4):数据数据reshape_toLong(2)进阶 R基础|do包(5):数据数据reshape_toLong...(3)直升机 构造数据,2位小朋友1岁和2岁时身高、体重,以及小朋友性别。...没有错,就是一样。因为数据数据本质上是一样,所以命令转换是完全相反过程,命令内容是完全相同。...do包(4):数据数据reshape_toLong(2)进阶 R基础|do包(5):数据数据reshape_toLong(3)直升机 课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio

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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数简单用法:,合并,分割,NA简单填充。 数据就是一个观测对象可由多行组成,而数据则是一个观测仅由一行组成。...89,98,90)) widedata person grade score 1 A 5 89 2 B 6 98 3 C 4 90 一 数据转为数据...:需要被转换形表 key:将原数据框中所有列赋给一个新变量key value:将原数据框中所有值赋给一个新变量value ......98 6 C score 90 7 A age 20 8 B age 21 9 C age 22 二 数据转为数据...:为需要转换长形表 key:需要将变量值拓展为字段变量 value:需要分散值 fill:对于缺失值,可将fill值赋值给被转型后缺失值 将数据转成数据: wide <- spread(long

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