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怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。

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利用Python统计连续登录N天或以上用户

但是我们需要统计的时间单位是以日为周期，故而这里可以先做简单的去掉时间部分的处理方式 采用字符串的split方法，按照‘ ’(空格)进行切片，取第一部分即可 #因为日期数据为时间格式，可以简单使用字符串按照空格切片后取第一部分...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...().reset_index() #根据用户id和上一步计算的差值 进行分组计数 ?...自此，我们计算出了每个用户连续登录天数 修改辅助列名称 data = data[['role_id','date_sub','辅助列']].rename(columns={'辅助列':'连续登录天数'...']).count().reset_index() #根据用户id和上一步计算的差值 进行分组计数 data = data[['role_id','date_sub','辅助列']].rename(columns

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    Day5-学习笔记（2024年2月2日）

    mylist 的逻辑型变量，sep#分来数据值的分隔符，默认sep=" ", 这表示一个或多个空格、...)] #第1个和第5个元素2、根据值x[x==10]#等于10的元素x[x的元素x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素实操注意：需要读取的东西要先放在工作目录下...、行数和列数colnames(a) #查看列名rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4..dim(a)#几行几列3、数据框的导出write.table(a,file =...5、提取元素ax,y#第x行第y列ax,#第x行a,y#第y列ay #也是第y列aa:b#第a列到第b列ac(a,b)#第a列和第b列a$列名#也可以提取列（支持Tab自动补全，不过只能提取一列）6、直接使用数据框中的变量...提取某两列作散点图：plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)图片脚本的使用和保存：将上面的代码复制到一个新的R脚本中,然后保存到工作目录下，再次打开，后缀是R。

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    【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

    如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...要处理哪一列，就直接 select('列名') 取出这一列就好，再 collect 。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

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    R语言入门之数据的导入和导出

    第一部分 导入数据（Importing Data） 在我们平时的研究工作中，经常使用的是逗号分隔文件（.csv文件）、制表符分隔文件（.tsv文件）和空格分隔文件（.txt文件）。...当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件，各自有各自的特点，原则上R语言可以读取任何格式的文件，只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。 1....‘来分隔 #第一个参数是读入的文件（由文件所在路径及其文件名构成） #第二个参数是指定是否将第一行作为列名，TRUE表示第一行即为列名 #第三个参数是指定分隔符 #第四个是指定行名所在的列，指定列名为“...直接高效读取以.gz结尾的压缩文件 一般在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件，但如果使用data.table包里的fread()函数则可以大大提高工作效率。...，但常用的文件格式也就第一部分中主要涉及的三类，即逗号分割文件、制表符分隔文件以及空格分隔文件。

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    生信学习-Day6-学习R包

    让我们分解一下代码的各个部分来理解它的含义： iris: 这是R语言中自带的一个数据集，包含了150个样本，每个样本都是不同的鸢尾花，有4个花的测量特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个种类标签...这样做的目的通常是为了在后续的函数调用中简化代码，特别是在你想要操作数据框中特定的列时。 这会从 your_data_frame 数据框中选择列名与 vars 向量中的字符串相匹配的列。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...y = test2：表示要与test2数据框进行semi-join操作，即保留test1中与test2匹配的行。 by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。...y = test1：表示要与test1数据框进行anti-join操作，即从test2中删除与test1匹配的行。 by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。

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    linux top命令VIRT,RES,SHR,DATA的含义

    2、真正的该程序要求的数据空间，是真正在运行中要使用的。 top 运行中可以通过 top 的内部命令对进程的显示方式进行控制。...内部命令如下： s – 改变画面更新频率 l – 关闭或开启第一部分第一行 top 信息的表示 t – 关闭或开启第一部分第二行 Tasks 和第三行 Cpus 信息的表示 m – 关闭或开启第一部分第四行...n – 设置在进程列表所显示进程的数量 q – 退出 top s – 改变画面更新周期 序号 列名 含义 a PID 进程id b PPID 父进程id c RUSER Real user name...（D=不可中断的睡眠状态，R=运行，S=睡眠，T=跟踪/停止，Z=僵尸进程） x COMMAND 命令名/命令行 y WCHAN 若该进程在睡眠，则显示睡眠中的系统函数名 z Flags 任务标志，参考...而大写的 R 键可以将当前的排序倒转。

    5.7K20

    基于代价的慢查询优化建议

    %' and dt > '2021-07-06'为例，我们看看MySQL优化器是如何根据代价模型选择索引的。...3.2 提取关键列名 这一步提取SQL可用来添加索引的候选列名，除了选择给出现在where中的列添加索引，MySQL对排序、聚合、表连接、聚合函数（如max）也支持使用索引来提高查询效率。...select * from  tb1 natural join tb2 where tb1.a = 1，在自然连接中，tb1和tb2默认使用了相同列名进行连接，但SQL中并没有暴露出这些可用于添加索引的列...第二趟计算：取所有样本据统计A的不同值个数R2，区间[min_id, max_id] 计算斜率：R2/R1。 判断斜率：如果斜率小于1.1，为固定值100，否则根据采样比例放大，为10,000。...统计美团线上索引列数分布后，我们发现，95%以上的索引列数都列索引也可满足绝大部分场景，剩余场景会通过其他方式，如库表拆分来提高查询性能，而不是增加索引列个数。

    1.7K40

    如何根据目标表格式进行整理数据？

    (一) 目的 通过收集表的资料汇总到目标表，保持目标表的格式（包括列名及列名顺序） (二) 资料条件 收集表的列数和目标表不一致 收集表的列名和目标表不一致 收集表 ? 目标表格式 ? 最终效果 ?...如何在Power Query中批量修改标题？ 2. 调整列数 因为列名及列数需要保持和目标表格式一致，所以这里需要增加未显示的列以及去除不在目标表格式里的列。 A....可以查看之前的案例。 如何使用Power BI对2019互联网趋势报告进行进一步的分析？——人口预测篇 ? 3....整理列的排序 Table.ReorderColumns(自定义3,Table.ColumnNames(目标表)) ?...这样我们就可以对资料进行快速的整理，而且在函数中基本用的都是变量，所以我们后期主要要做的就是列名的对应整理即可。

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    Oracle查询优化-02给查询结果排序

    问题 解决方案 总结 6 处理排序空值 - nulls first 和 nulls last 问题 解决方案 总结 7 根据条件取不同列中的值来排序 问题 解决方案 总结 2.1以指定的次序返回查询结果...默认情况下 升序排列，因此asc是可选的， 降序排列使用desc. . 不一定要指定排序所基于的列名，也可以给出这列的编号， 编号从1开始。...一般情况下都可以按照select列表中没有的列来排序，但必须显示的给出排序的列名。...---- 2.5 按数字和字母混合字符串中的字母排序 问题 现有字母和数字混合的数据，希望按照数字或者字母部分来排序。...---- 2.7 根据条件取不同列中的值来排序 问题 要根据某些条件逻辑来排序，比如 job是saleman的要根据comm排序，否则按照sal排序，降序排列 解决方案 在order by 子句中使用

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    《高效R语言编程》6--高效数据木匠

    R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...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。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...改变列的分类 R对象的类是性能的关键，as.numeric()、data.matrix()等改变类，或者vapply(data, class,chracter(1))。

    1.9K20

    学习小组笔记Day5-蘑菇

    （用chr表示）等，根据它可以区分两个词：标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。）...根据元素位置赋值，则x后面无需加赋值符号，直接加中括号即可图片（2）根据值x[x==10] #等于10的元素x[x中的元素3.数据框将示例数据放在你的工作目录下...如何将TXT文件导入工作目录： Rstudio中运行x=read.table(file.choose())，注：括号里不用加任何东西，然后在跳出的文件中选择所需文件示例数据是如何获得的？...sep为文件中的字段分隔符，!!!要和seq区分开；header为逻辑关系 T或者F（所代入excel数据，第一行是否用作列名称。...csv含义：在 R 语言中，我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据。 我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件。

    2.2K40

    3.9生信

    matrix ：矩阵，整个表只允许一种数据类型 data.frame：数据框，每一列只允许一种数据类型 可以根据生成的函数或者用class或者is族函数判断。...按名字 df1【,"gene"】 df1【,c('gene','change')】 d.按条件（逻辑值） df1【df1$score>0,】 图片 图片 如何取数据框的最后一列？...ncol(df1) 知道了行数就方便取最后一列：df1【,ncol(df1)】 这样子方便代码复用。 如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...(m) = c("a","b","c") #加列名 rownames(m) = c("q","w","e") #加行名 矩阵的转置和转换： 转置：t(m) 行变列，列变行 转换：as.data.frame

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    Schemaless架构（二）：Uber基于MySQL的Trip数据库

    ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。...在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。...对于Schemaless trigger来说，这是很重要的性能，我们的异步处理框架（系列文的第一部分中提到过）可以从任意节点为分片读取数据，同时确保同样的处理顺序。...而row_key、column_name和ref_key分别代表Schemaless单元的行键、列名和引用键。为了通过这三栏进行有效地查询，我们为这三列定义了一个复合MySQL索引。...这样一来，我们就能根据指定的行键和列名有效地找出所有单元了。 内容列中包含每个单元的JSON对象，以压缩的MySQL blob（二进制大对象）表示。

    2.1K70

    袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

    二、Spark SQL CBO 实现原理 Spark SQL 中实现 CBO 的步骤分为两大部分，第一部分是统计信息收集，第二部分是成本估算： 1、统计信息收集 统计信息收集分为两个部分：第一部分是原始表信息统计...原始表统计信息分为表级别和列级别两大类，具体的执行如下所示： ● 表级别统计信息 通过执行 ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS 语句来收集，统计指标包括...NEt + (Tr (R1)* Tsz (R1) + … + Tr (Rn) * Tsz (Rn)) * Hr 但是无论哪种算子，成本计算都和参与的数据总条数、数据平均大小等因素直接相关，这也是为什么在这之前要先介绍如何统计原表信息和推算中间算子的统计信息...在前文实现原理中我们提到，Spark SQL CBO 的实现分为两步，第一步是统计信息收集，第二步是成本估算。而统计信息收集又分为两步：第一步的原始表信息统计、第二步中间算子的信息统计。...接下来就为大家分享，数栈是如何如何统计收集原表信息统计： 我们在离线平台项目管理页面上添加了表信息统计功能，保证了每个项目可以根据项目本身情况配置不同的触发策略。

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