在葡萄城ActiveReports报表中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表，同时还可以设置数据的分组、排序、过滤、小计、合计等操作，可以满足您报表的智能数据分析等需求。在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。在运行时，当组合报表数据和数据区域时，随着为列组添加列和为行组添加行，矩阵将在页面上水平和垂直增长。 在矩阵控件中，也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换，然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的详细信
参考：https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
请注意，本文编写于 769 天前，最后修改于 769 天前，其中某些信息可能已经过时。
在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse()，base()等，其中，base()是R语言内置包,无需安装。数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。
相比于聚类分析本身，我更喜欢它的结果可视化的部分，虽然之前介绍过很多了，但是今天这个方法，还是要强烈推荐一下。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
注意默认nThread=getDTthreads()，即使用所有能用的核心，但并不是核心用的越多越好，本人亲自测试的情况下，其实单核具有较强的性能，只有在数据大于3Gb的情况下，开启10核（我的机器全部核心30多核）效率才比一个核心更高，而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件，建议设置为1，不要使用全部核心
x1 = read.csv("C:/Users/win10/Desktop/x.csv")
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
3月2日，应主办方 TechMill 的邀请，我参加了在达拉斯公共图书馆举行的“达拉斯-沃斯堡开放数据日”（DFW Open Data Day）。
给学徒们收集整理了几套带GitHub源代码的文献图表合辑，让优秀者一点一滴拆解开来分享给大家。
在require()函数中，如果直接传递包的名称作为参数，不需要加引号；如果包的名称以字符串形式存储在变量中，则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串
在 VFP 9 中，数据分组有三个增强。 第一个增强，是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时，VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区，即使你把这个带区的高度设置为0也一样，而且这么做的话，第一列就会是空白的。另外，它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度，那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
目录 一、新建Qt项目 1. 编辑资源文件 2. 添加前缀 3. 新建放资源文件的目录 4. 添加图标文件 二、Action 1. 新建打开数据库Action 2. 添加其他Action 三、工具栏 1. 添加工具栏 2. 拖动actOpenDB到工具栏 3. 设置工具栏属性 4. 添加分隔符 5. 添加其他工具 6. 工具栏层次结构 四、菜单 1. 添加文件分组 2. 添加其他文件分组下菜单项 3. 添加其他分组和菜单项 4. 菜单层次结构 五、关闭Action的实现 六、修改Action的状态 七
箱型图不显示原始数据点，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
新建分支goods_cate并推送到码云 git checkout -b goods_cate git push -u origin goods_cate
大家好我是费老师，matplotlib作为数据可视化的强力工具，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制「表格」，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
大家好我是费老师，matplotlib作为数据可视化的强力工具，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制表格，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
megan，Metagenome Analyzer Microbiome analysis using a single application。是一款综合性的微生物物种分类工具，将多款物种分类的工具集合到一个软件中。mega 不仅可以完成物种分类，同时还包括非常强大的可视化功能，可以用户物种分类结果的可视化，只需点点鼠标即可完成其他软件复杂的图。我们几乎可以将任何软件物种分类的功能表输入到megan 中进行数据可视化。
作为演示，本文使用的数据库 sql server 2017 管理工具 sql server management studio 18，，创建数据库mytest，添加Test表，Test表列为 id和name，具体可以自行创建
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
变量可以分为很多种，如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。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。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
通过GenomeStudio的methylation 模块，可以方便的对甲基化芯片数据进行分析。这个软件主要提供了定量和差异两种分析，今天先看一下如何进行定量分析。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
在葡萄城ActiveReports报表中除了提供对数据源进行排序的功能之外，还提供了最终用户排序功能，最终用户可以对报表进行区域内排序和整个数据源排序，结合数据钻取、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptProductListForSort.rdlx 的 ActiveReports 报表文件，使用的项目模板为 ActiveReports 页面报表，创建完成之后从 VS 的报表菜单项中选择转换为连续页面布局(CPL)报表，将固定页面报表转换为连续页面报表
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了，虽然许多多种比较方法默认展示方式不同，但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
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