时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。 price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...代码 as.POSIXct() 将字符串转换为带有分钟和秒的日期格式。...df <-data.frame df$daime <-paste df$dttime <-as.POSIXct df <- xts 对于仅使用日期的转换，我们使用 POSIXlt() 而不是 POSIXct
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...() 时间序列 XTS: xts() 因子Factor：factor（补充） ?...() #其中" <- "是赋值的意思，将向量c(11:15)赋值给对象x > x <- c(11:15) > y <- c(1:5) #将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf >...data.frame(xf = x, yf = y) xf yf 1 11 1 2 12 2 3 13 3 4 14 4 5 15 5 1.4 时间序列 XTS: xts()...转置是一个数学名词，把行和列进行互换，一般用于对矩阵的操作。
由于Java对象只能由Java应用程序理解，因此在为Android应用程序创建Web服务时，需要将Java对象转换为JSON。...JSON格式可以轻松地以面向对象的方式转换为Java对象。 JSON是可互操作的：程序和平台无关。...如何将Java对象转换为JSON字符串的分步示例 将Java Object转换为JSON字符串的最常见方法是使用API 。 为此目的最常用的API是Jackson和GSON。...以下示例显示了如何使用GSON API将Java对象转换为JSON字符串。...： Gson类 通过传递要转换为JSON的对象来调用toJson(ObjToConvert)方法； 运行以将Java Obj转换为JSON字符串。
throws JSONException { User user = new User(); user.setUserNo("1"); user.setName("小明"); // 对象转成...JSON.parseObject(jsonStr,User.class); System.out.println(user1.getName()); } 2、使用org.json包对象转换...User user = new User(); user.setUserNo("1"); user.setName("小明"); Gson gson = new Gson(); // 对象转换...json字符串 String json = gson.toJson(user); System.out.println(json); //json字符串转成对象 User user1 =...String json = mapper.writeValueAsString(user); System.out.println(json); //json字符串转成对象
js 图片转换base64 base64转换为file对象 function getImgToBase64(url,callback){ //将图片转换为Base64 var canvas...canvas = null; }; img.src = url; } function dataURLtoFile(dataurl, filename) { //将base64转换为文件...bstr.charCodeAt(n); } return new File([u8arr], filename, {type:mime}); } //可以将图片转换为
cast(字段 as unsigned) 例如1：把表结构中的name（字符串） 字段转化成整型 cast(name as unsigned) 应用：将表A记录按name 字段从小到大排列 select
: var str2 = { “name”: “cxh”, “sex”: “man” }; 一、JSON字符串转换为JSON对象 要使用上面的str1，必须使用下面的方法先转化为JSON对象： //由JSON...字符串转换为JSON对象 var obj = eval(‘(‘ + str + ‘)’); 或者 var obj = str.parseJSON(); //由JSON字符串转换为JSON对象 或者 var...obj = JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象 然后，就可以这样读取： Alert(obj.name); Alert(obj.sex); 特别注意：如果obj本来就是一个...JSON对象，那么使用eval（）函数转换后（哪怕是多次转换）还是JSON对象，但是使用parseJSON（）函数处理后会有问题（抛出语法异常）。...例如： var last=obj.toJSONString(); //将JSON对象转化为JSON字符 或者 var last=JSON.stringify(obj); //将JSON对象转化为JSON
在与服务器交互的时候，我们往往会使用json字符串，今天的例子是java对象转化为字符串， 代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); Persion p1 = new Persion(25, “张三”, “男”); //生成两个Persion对象...Persion p2 = new Persion(35, “李四”, “男”); final JSONObject jo1 = new JSONObject();//生成两个JSONObject对象...new OnClickListener() { public void onClick(View v) { JSONArray ja = new JSONArray(); //jsonarray对象
当我编码完包后，我就学会了如何将它发布在 CRAN 上共享给其他社区成员。将包发布在 CRAN 上是最难的一步，因为为了维持 CRAN 上包的质量和稳定性，要对包进行大量的严格测试。...现在你需要 hello.R script 的内容替换为： #' @title #' #' @description #' #' @param #' #' @return #' #' @examples...在‘return’字段你须标明你的函数将返回的对象。 ‘examples’字段将包含 R 包内函数的示例。 ‘export’字段将包含终端用户要进入的函数名称。...options(warn=-1) options("getSymbols.warning4.0"=FALSE) #Importing price data for the givensymbol data<-data.frame...(xts::as.xts(get(quantmod::getSymbols(symbol)))) #Assighning the column names colnames(data) <-c("data.Open
： 一、数据框： 1、数据框来源 ①、用代码新建： #2.新建数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change...变量名只起提示作用，是赋值对象 ②、由已有的数据转换或处理得到：as.data.frame() ③、读取表格文件： df2 <- read.csv("gene.csv") df2 ④、R语言内置数据：如...#改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接 我们如何将这两个数据框连接起来呢...m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 m m[2,] m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] ②、矩阵的转置和转换...如上图所示，colnames()<-c()列名重新赋值，t()转置，行和列互相转换，as.data.frame()将矩阵转换为数据框 m t(m) as.data.frame(m) 提个小问题：下图m
特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽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）。...Python中pivot()、pivot_table()和melt位于pandas库中，pivot_table()是数据透视函数，会对操作对象进行处理，故操作对象不能是字符串型，下面举例中会特别说明；spread...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...R实现 ##构造数据long_data <- data.frame( Player = rep(c("Player1", "Player2", "Player3"), each = 3), Introduction...R实现 wide_data <- data.frame( Player = c("Player1", "Player2", "Player3"), name = c("SuLie", "LuBan
读取数据库也是返回Data Frame对象。...修改列数据类型 接下来我们查看该对象每列的类型，使用str(student)可以得到如下结果： 'data.frame':3 obs. of 4 variables: $ ID : num...好像R并没有提供几个能用的日期函数，我们只能使用format函数取出年份部分，然后转换为int类型相减。...比如除了前面申明的student对象外，我们再申明一个score变量，记录了每个学生的科目和成绩： score<-data.frame(SID=c(11,11,12,12,13),Course=c("Math...除了join，另外一个操作就是union，这也是数据库常用操作，那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢？
背景：下载某数据库的数据做数据分析，发现下载的数据结构是多层list嵌套，与平时遇到的数据表（data.frame）不同，并且第二层list的名称是本人需要的变量。...问题：如何将将第二层的list的名称嵌入到内层（第三层）的数据中，作为变量？...一、什么是list列表 列表是 R 语言的对象集合，可以用来保存不同类型的数据，可以是数字、字符串、向量、另一个列表等，当然还可以包含矩阵和函数，通常用list()函数创建列表。...转换 一般情况情况，as.list()和as.data.frame()可直接实现简单的list和data.frame类型数据的转换。...as.list(x)可将数据框x按列转换为多个list as.data.frame(x)，可将列表x按列合并为一个数据框data.frame > df_as.list <- as.list(df) >
包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。 高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。在这里，我们将范围选择组件 传递到原始图形上： graph(lungDeaths) %>% RangeSelector() ?
nchar：字符数 substr：取子串 format，format C：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分 charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub...，gsub：模式匹配与替换 16、因子 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table...、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵...lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：...数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积）
追涨操作的对象： 市场形成鲜明的可持续性的热点时，可追涨这个热点。从理论上讲，只要把握热点板块就能获利，追涨时应重点关注龙头企业。比如：沪深300指数的成分股，就是不错的选择。...交易量，Volume，28604171 通过R语言加载股票数据，由于数据所有股票都是混合在一起的，而进行计算时又需要按每支票股计算，所以在数据加载时我就进行了转换，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象...，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS时间序列类型对象，方便后续的数据处理。...> # 合并交易信号 > signal<-function(buy, sell){ + selldf<-data.frame(sell,op=as.character(rep("S",nrow(...sell)))) + buydf<-data.frame(buy,op=as.character(rep("B",nrow(buy)))) + sdata<-rbind(buydf,selldf
在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。 因子模型流行的另一个重要原因是维度。...区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...tk_xts函数将其添加到xts对象。...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...相关表如下所示： ?
第三类是合并与重塑函数： 就是如何将list在vector与data.frame之间进行转化。...#按行进行堆栈 list.rbind #这个与list.stack函数类似，也可以达到相同的效果 list.cbind #按列合并 list.flatten #将多层嵌套的递归结构转换为单层结构...mylist对象有三个子list,每一个长度都为10，按照其实际意义，可以按列合并为data.frame。...do.call(cbind,mylist) %>>% data.frame() list.cbind(mylist) %>>% data.frame() #list.cbind就更好理解了，它可以直接将子...（除非是很规整的递归结构，铺平之后你也许还有希望使用matrix结构进行合适的行列调整，还原这个数据表，但是那样也很费事）。
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。...邻接表则是对顶点 建立一个单链表，这个单链表由顶点 的所有邻居节点构成，即邻接表只是把存在关系的节点表示出来。 网络上许多公开的数据集更常使用三元组去表示一个图。...你也许会好奇读入的 graph.edges 到底是什么东西，使用 class() 函数来看看变量的类型： > class(graph.edges) [1] "data.frame" data.frame...似乎前面的章节并没有介绍，受限于研究的方向，这有可能是你唯一一次接触数据框类型，不用管它，下面将读入的数据转换为图： > library(igraph) > graph <- graph_from_data_frame...Random 小世界网络 提示 其他人工结构请查看 igraph 文档：https://igraph.org/r/doc 图的基本分析 上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象
包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。 高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。
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