如何构建多个源的并行执行时间的表/tibble/df？_如何查找同一源表中具有多个不同SICCode的PolicyNumber_如何为包含多个指向同一表的外键的表构建(我的)SQL表结构 - 腾讯云开发者社区

1、需求：有多个表数据，格式一致，需要创建到1个数据透视表。 2、举例：比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。 ?...3、代码实现用过Excel的应该都用过透视表功能，透视表功能非常强大，而且简单易用，我们一般用透视表都是处理单独1个Sheet的数据，如果要完成多个Sheet的透视处理，可能大家想到的最直接的方法是复制到...1个表里再处理，但是这样一旦数据源有变化，又要重新复制。...我们要完成这个功能，比较好的方法是用SQL语句将多个表拼接到一起再用数据透视表。...用SQL语句对数据源的格式要求比较严格，所以表格要比较规范，建议：标题在第1行每一列保证数据格式是一致的，不要又有数字又有文本如果你会SQL语句的话，不需要VBA也可以完成这个任务，例子需要的SQL

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PHP如何利用Coding平台构建高效的Composer国内镜像源

创建Composer制品库如何快速使用 Composer 制品仓库 https://coding.net/help/docs/artifacts/quick-start/composer.html 创建制品仓库...Github 的 Actions 运行流水线详情 8....查看composer制品库等Github的Actions构建完成之后，就可以去Coding的Composer制品库查看是否已经推送成功自己想要的Composer包。...重新点击Actions构建。...变化查看https://packagist.org/packages/tinywan/util 官方，版本已变化 Github 构建完成后，查看 Coding Composer制品库 tinywan/

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如何使用GOLDENGATE构建数据库的审计表之一

DB版本是ORACLE 11.2.0.3 RAC,其他数据库都可以实现相同功能【审计表】审计表分为2种:1、记录每一条记录变化的汇总 2、只记录每一记录当前状态以及变化前的状态值【记录每一条记录变化的汇总...参数，则12c中更新默认记录修改前与当前值放在一条记录成为GGSUnifiedUpdate，此时转换成插入只有当前值，没有修改前的值) 1、表结构 create table xiaoxu.torder...采用兼容11g方案，这个可以实现，如果不想兼容11g功能，如何实现？能否实现？...'), src_commit_ts = @GETENV ('GGHEADER','COMMITTIMESTAMP'), bfr_aft_ind = 'BEFORE') ) 4、总结审计表实现在于源端所有操作在目标端都转换成...insert，update转换是否需要before image，源端表附加日志必须全列的或者nocompressdeletes,nocompressupdates来全列日志到trailfile，这样目标端才能转换成

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如何使用 MyGet 这个激进的 NuGet 源体验日构建版本的 .NET Standard .NET Core

然而想要体验日构建版本，这个就没有了，毕竟要照顾绝大多数开发者嘛…… 本文介绍如何使用 MyGet 这个激进的 NuGet 源，介绍如何使用框架级别的库的预览版本如 .NET Standard 的预览版本...加入 MyGet 这个 NuGet 源添加 NuGet 源的方法在我和林德熙的博客中都有说明：全局或为单独的项目添加自定义的 NuGet 源 - 吕毅 VisualStudio 给项目添加特殊的 Nuget...然后把 MyGet 的源添加进去： https://dotnet.myget.org/F/dotnet-core/api/v3/index.json 如果你想添加其他的 NuGet 源，可以参见我的另一篇博客...：我收集的各种公有 NuGet 源 - 吕毅。...关于这一点可以如何得知的，可以参考我的另一篇博客（中英双语）：解读 Microsoft.NET.Sdk 的源码，你能定制各种奇怪而富有创意的编译过程 - 吕毅 Reading the Source Code

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R数据科学|第九章内容介绍

使用dplyr处理关系数据在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。...nycflights13 中包含了与 flights 相关的 4 个 tibble：数据表信息 airlines 可以根据航空公司的缩写码查到公司全名。...1, 2 ) 4种可能的集合操作为： intersect(df1, df2) #> # A tibble: 1 × 2 #> x y #> #> 1 1 1 # 注意...，我们得到了3行，而不是4行 union(df1, df2) #> # A tibble: 3 × 2 #> x y #> #> 1 1 2 #> 2 2 1 #> 3 1 1...setdiff(df1, df2) #> # A tibble: 1 × 2 #> x y #> #> 1 2 1 setdiff(df2, df1) #> # A tibble

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

首先看下包的安装： install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体的功能： 1. as_tibble 将大的数据转化为友好展示的格式。...实例： df <- tibble( x =sample(10, 100, rep = TRUE), y =sample(10, 100, rep = TRUE) ) df %>% distinct...group_by基于单个或者多个变量进行分组。 13. n() 指的是统计行数 14. slice 选择输出的行。实例： ? 15. nest_by隐掉某个变量后面的数据，赋值给data，只展示大小。...##高级的模型构建 by_cyl % nest_by(cyl) mods % mutate(mod =list(lm(mpg ~ wt, data = data...多个表之间的操作： ?

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

，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...filter(mtcars_df,mpg==21,hp==110) #按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集 # A tibble: 2 x 11 mpg cyl disp hp...%管道函数，把相应的数据直接引用为右侧源数据集 countcars % summarise(count = n()) 05 — tidyr：数据整理...类似excel透视表反向操作 ?...类似excel透视表操作 ?

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的tibble包 tibble定义了新的数据框...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...library(tidyr) agesex <- c("m0-10","f0-10") n <- c(3,5) agesex_df <- tibble(agesex,n) # A tibble: 2...非标准计算代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。#　使用data.table()处理数据是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。

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「R」dplyr 列式计算

g2) %>% summarise(across(a:d, mean)) 我们将从讨论 across() 的基本用法开始，特别是将其应用于 summarise() 中和展示如何联合多个函数使用它...最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...你可以通过对第二个参数传入一个函数（包括 lambda 函数）的命名列表来对每个变量同时执行多个函数操作。..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。你如何转移已经存在的代码？

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p for trend p for interaction per 1 sd 的R语言实现

代表是，0代表否这里的x1~y虽然是数值型，但并不是真的代表数字大小，只是为了方便标识，年龄x1应该是数值型的，但是为了方便解释逻辑回归的意义，我们对它进行了分箱处理，也就是把它转换为了分类变量。...data = df16_2, family = binomial()) broom::tidy(f) ## # A tibble: 3 × 5 ## term estimate...而对于多项分类【如血型】，产生哑变量后，相乘则会产生多个交互项，此时不能整体判断交互作用是否有意义。我们可以先构建一个无交互作用项的模型，再构建一个有交互作用项的模型。...方法2 # 先构建一个没有交互项的逻辑回归模型 f1 <- glm(y ~ x1 + x7, family = binomial(), data = df16_2)...# 再构建一个有交互作用的逻辑回归模型 f2 <- glm(y ~ x1 + x7 + x17, family = binomial(), data = df16

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16. R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

rownames(df), colnames(df)，返回行名与列名。构建data frame 本质就是不同类型向量的排列组合。首先构建vectors。..._Rbook/prog-type-df.html tibble类型是一种改进的数据框类型的数据，可以通过readr 包实现读取。...类型的类属依次为tbl_df, tbl, data.frame，用as_tibble()可以将一个数据框转换为tibble，或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框： t.bp...如果设定levels，将相当于手动添加了向量元素的label，不然则是R 替我们完成添加的工作，比如按照字母表顺序： > expression <- c("low", "high", "medium",...删除变量 #删除 #删除一个 rm(l) #删除多个 rm(df,m) #删除全部 rm(list = ls()) 删除全部可以帮助我们让脚本里运行的程序不受之前环境中的其他变量影响（放在首行）。

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「R」dplyr 行式计算

，它仅改变其他动词操作如何工作。...为了查看它是怎样工作的，我们从创建一个小的数据框开始： df <- tibble(id = 1:6, w = 10:15, x = 20:25, y = 30:35, z = 40:45) df #>...R 编程者，你可能知道如何使用 sapply() 等函数将一个操作应用到每一个元素： df %>% mutate(l = sapply(x, length)) #> # A tibble: 3 x 2...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。...3 rpois 以前 rowwise() rowwise() 也被质疑了很长一段时间，部分原因是我不明白有多少人需要通过本地能力来计算每一行的多个变量的摘要

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二分类资料的DCA决策曲线分析

# 先安装R包 install.packages("rmda") 使用这个包自带的一个dcaData，作为演示，这个数据集一共500行，6列，其中Cancer是结果变量，1代表患病，0代表没病，其余列是预测变量...") # 绘制多个预测变量的DCA dca(data=df, outcome="Cancer", predictors="prob", probability = T, xstop=...model模型，Marker2代表的是只有一个预测变量Marker2的模型，Smokes代表只有一个预测变量Smokes的模型！...## tibble [297 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame) ## $ threshold : num [1:297] 0.01 0.01 0.01 0.02...# 构建模型2 mod2 <- glm(Cancer ~ Marker1 + Age + Smokes, df, family = binomial) df$model2 <- predict(mod2

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生信爱好者周刊（第 2 期）：生信的境界与道路

因此，今天为大家深度解读一篇2021年6月发表在《Cancer Discovery》(IF=39.397；中科院1区)上的文章，学习作者如何利用公共数据探索空间异质性的分子特征。...4、构建基本shell脚本[8] 本文介绍如何构建基本的Shell脚本，掌握Linux终端编程。...or # from datar.all import f, mutate, filter, if_else, tibble df = tibble( x=range(4), y=['...3、gt[14] - 表格制作神器使用gt包，任何人都可以使用R编程语言制作好看的表。gt的哲学是：我们可以用一组内聚的表部件来构造各种各样的有用的表。...这包括表头、存根、列标签和跨组列标签、表主体和表脚。 4、gtExtras[15] gtExtras的目标是提供一些额外的辅助函数来帮助使用gt创建漂亮的表。

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翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1

该博客是由一群数据科学家运营，专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言这一系列对数据科学世界中常见的任务提供了一些代码作为参考。...只需在by中添加列，这些列称之为“键”，比如by = c("x1" = "x2"， "y1" = "y2") ，结果如下所示： library(dplyr) set.seed(5) df1 <- tibble...( x1 = letters[1:10], y1 = LETTERS[11:20], a = rnorm(10) ) df2 <- tibble( x2 = letters...", "y1" = "y2")) df # A tibble: 10 x 4 x1 y1 a b ...-2.18 9 i S -0.286 0.241 10 j T 0.138 -0.259 2.2 使用for循环在R中存储模型假设我们想对鸢尾花数据集中的每个物种分别构建不同的回归模型

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仅用几行代码，让Python函数执行快30倍

在本文中，我们将讨论如何用多处理模块并行执行自定义 Python 函数，并进一步对比运行时间指标。...Python 有一个多处理模块，让我们能够跨 CPU 的不同内核并行执行程序。实现我们将使用来自 multiprocessing 模块的 Pool 类，针对多个输入值并行执行一个函数。...对于 50,000 的桶大小，数据集被分成 11 个较小的数据块，这些块可以并行处理以加快程序的执行时间。基准测试：人们常问的问题是使用多处理模块后执行速度能快多少。...我在实现了数据并行性，对整个数据集执行一次 preprocess() 函数后对比了基准执行时间。运行测试的机器有 64GB 内存和 10 个 CPU 内核。...添加几行多处理代码后，具有 537k 实例的数据集的执行时间几乎快了 30 倍。处理大型数据集的时候，我建议大家使用并行处理，因为它可以节省大量时间并加快工作流程。

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R tips：使用enframe和map2优雅的迭代列表

比如，构建如下list： library(tidyverse) library(magrittr) test <- list(norm = rnorm(10,0,1), unif...先将列表转变为一种特殊的tibble：包含两列name和value，name是列表名，value是相应的值。...plot(.y, main=.x)) # 也可以使用ggplot2 test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df <- as_tibble(y)...上面的图可以继续优化一下，如下： test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df <- as_tibble(y) #转换为tibble，列名为value...另外，上述图还可以直接交给cowplot拼图，如： test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df <- as_tibble(y) #转换为tibble

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「R」tidyverse 中的公式函数

本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...通过下面的例子，我们来学习如何基本掌握它的用法。...(x)) / sd(x) } 把它们逐一应用起来： df2 <- df df2$x <- scale2(df$x) df2$y <- scale2(df$y) df2 <- as_tibble(df2)....)) ) #> [1] TRUE 在理解了上述操作后多个参数的使用也就不难理解了，接下来我们看一个更加实际的例子。...计算残差最开始的图形显示了 x 和 y 是一个线性关系，假设我们目前有一个任务：构建回归模型并手动计算残差，绘制结果图。我们来看看如何操作。

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R数据科学整洁之道：使用 dplyr 处理关系数据

(tidyverse) library(kableExtra) 数据表 1 df1 = tibble( A = c('a', 'b', 'c'), B = c('x', 'y', 'z'),...) kable(df1) A B a x b y c z 表 2 df2 = tibble( A = c('a', 'b', 'd'), C = c(3, 2, 1)) kable...left_join(df1, df2, by = 'A') %>% kable() %>% kable_styling() A B C a x 3 b y 2 c z NA 如果左表中的观测在右边的表中不存在...right_join 右连接，就是右边的表不变，将左边的表附加到右边，不保留左表中多余的观察。...semi_join(df1, df2, by = 'A') %>% kable() %>% kable_styling() A B a x b y anti_join 过滤左表，只保留那些不在右表中存在的观测

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ggraph优雅的绘制网络流程图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggraph包来绘制网络流程图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 结果图...") 构建点文件 nodes <- tibble( node = c("root", unique(df$category), unique(df$category_continent))) %>...$category) ~ 2, node %in% unique(df$category_continent) ~ 3,TRUE ~ 4)) %>% left_join(count(df...创建层级2的边 edges_level_2 % distinct(category, category_continent) %>% arrange(category, category_continent...) %>% select(from = category, to = category_continent) 创建颜色边 color_edges <- tibble( category = c

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