如果使用apply和mutate_at满足条件，则对select列中的数据应用自定义函数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

Mutate全部列 mutate_all（）版本是最容易理解的，在清理数据时非常漂亮。您只需传递要在所有列中应用的操作（以函数的形式）。...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...在这种情况下，您可以包装任何列的选择（使用select（）函数内可能的所有选项）并将其包装在vars（）中。其次，它需要以函数形式的变异指令。如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...第二个参数是 .fns，它是应用到数据列上的一个函数或者是一个函数列表，它也可以是像 ~.x/2 这样「purrr」风格的公式语法。..._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。...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。...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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基础很重要~~04.表表达式-下篇

如果在底层表中添加了列，而在视图中需要这些新加的列，可以使用ALTER VIEW语句对视图定义进行相应的修改。...如果使用SCHEMABINDING选项，必须满足两个技术要求：　　a.必须在SELECT字句中显示地列出列名　　b.在引用对象时，必须使用带有架构名称修饰的完整对象名称。...APPLY运算符对两个输入进行操作，其中右边的表可以是一个表表达式。 CROSS APPLY：把右边表达式应用到左表中的每一行，再把结果集组合起来，生成一个统一的结果表。...和交叉连接相似 OUTER APPLY：把右边表达式应用到左表中的每一行，再把结果集组合起来，然后添加外部行。...和左外联接中增加外部行的那一步相似 2.练习题（1）使用CROSS APPLY运算符和fn_TopProducts函数，为每个供应商返回两个价格最贵的产品。

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

正文本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...函数mutate_all（）/ transmutate_all（），mutate_at（）/ transmutate_at（）和mutate_if（）/ transmutate_if（）可用于一次修改多个列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

这篇文章的很大一部分内容涉及从FF网站导入数据，并对其进行整理，以用于我们的投资组合收益。我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。...数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...首先，我们将把这个字符串分成三块：base、factor和format--这对今天的任务来说不是必须的，但是如果我们想建立一个Shiny应用程序让用户从FF网站上选择一个因子，或者我们只是想用一组不同的...如果我们导入不同的 FF 因子集，我们将需要指定不同的列名。作为一种替代方法，下面的代码块在导入后将列转换为数字，但更通用。它可以应用于其他 FF 因子集合。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。

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超强Python『向量化』数据处理提速攻略

如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...比apply函数快344倍！如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...1、字符串假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！...5 其他一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！

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图解SQL查询处理的各个阶段

上述的执行序号每一个都会生成一个虚表，生成的虚表会作为下一步的输入来使用。这些生成的虚表对SQL发起者(客户端应用程序或者外部查询)是不可用的，只有最后一步生成的虚表才会返回给SQL发起者。...(1-J2)ON 筛选器这个阶段会对VT1-J1中生成的数据行根据ON字句()中出现的条件进行筛选，只有当满足这些筛选条件的数据行，才会插入VT1-J2中。...(2)WHERE 在WHERE这个阶段，会对VT1中的数据行进行条件筛选，同样是只有满足WHERE子句的数据行，才会被插入到虚表VT2中。...(4)HAVING 在HAVING阶段，根据HAVING子句中出现的条件(通常是聚合函数条件，如果sum(),count(),min(),max()等)对VT3中的分组进行筛选，只有满足HAVING子句的条件的数据行...(5-1)计算表达式计算SELECT列表中的表达式，通常是做一些列运算，如列之间简单的加减乘除或列拼接等(聚合函数运算也属于列的加减乘除)，这阶段会生成虚表VT5-1 (5-2)DISTINCT

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「R」dplyr 包使用

(.data, ...)根据各种条件在数据框中提取数据举例： > select(iris, Sepal.Length, Species) Sepal.Length Species 1...= 1/mpg) gpm 1 0.04761905 2 0.04761905 3 0.04385965 mutate_all(.tbl, .funs, ...)把.funs函数应用到数据框的每列...(.tbl, .cols, .funs, ...)把函数应用到数据框指定的列举例：vars(-Species)表示除了这列，对其他的进行运算 > mutate_at(iris, vars(-Species...按行整合数据框 ? bind_rows(..., id = NULL) id是增加的新列的名字 intersect(x, y, ...)取得同时出现在x和y两个数据框中的行 ?...union(x, y, ...)整合出现在x数据框中或y数据框中的，去除了两个数据框中重复的部分，想要保留重复的话使用union_all() ?

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【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas～

其实我一开始对这两个方法很容易混淆，其实后面发现很好区分，如果需要用列名来筛选，请用loc，如果使用列索引，请用iloc。...行的奇数行，2到10列中每隔3列取一列 data.iloc[1:10:2,2:10:3] # 筛选第2和第4行，第3和第5列 data.iloc[[2,4],[3,5]] 根据条件筛选 SQL select...False，如果为True则使用索引作为连接的键。...自定义函数 Pandas中内置很多常用的方法，譬如求和，最大值等等，但很多时候还是满足不了需求，我们需要取调用自己的方法，Pandas中可以使用map()和apply()来调用自定义的方法，需要注意下map...()和apply()的区别： map()：是pandas.Series()的内置方法，也就是说只能用于单一列，返回的是数据是Series()格式的； apply()：可以用于单列或者多列，是对整个DataFrame

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Nature图表解读｜系统发育树循环添加背景

论文论文原图图形解读此图使用门水平的信息进行绘制 1.根据OTU丰度表+注释表可以获得每一个门水平的包含的OTU信息 2.根据需要在门水平下选取一定量的OTU编号 3.进化树的构建则根据选取的...OTU编号从代表序列中提取，对代表序列进行多序列比对后构树。...❝完成上述操作后就得到了基础的树图，但是由于我们是根据已有的分组信息来对OTU添加背景条带，此时若是使用「geom_strip」函数来添加条带则会比较麻烦，因此通过循环来添加则比较便捷。...% head(200) 聚类分析 tree % select(where(is.numeric)),method="canberra")) 自定义函数 #...(ASV,phylum) df %>% pull(phylum) %>% unique() 提取ASV-id # 使用 filter 和 pull 从 df 中提取标签 labels_to_group

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T-SQL基础（二）之关联查询

SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。...笛卡尔乘积将一个输入表的每一行与另一个表的所有行匹配，即，**如果一张表有m行a列，另一张表n行b列，笛卡尔乘积后得到的表有m*n行，a+b列**。...JOIN左侧的表）中的所有数据，及右表中满足筛选条件的数据。...右表中不满足筛选条件的空行（外部行）则用NULL值填充。 RIGHT JOIN与LEFT JOIN作用相反。...换句话说，外联接中ON子句的作用是进行表之间关联，如果外联接需要对结果集做进一步的筛选的话不能使用ON...AND...语句，而要使用WHERE条件。

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

阅读助手构造测试数据方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...3 如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即x中的数据在第几个箱子里当bins是间隔索引时，将忽略此参数 retbins：是否显示分箱的分界值。

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T-SQL基础（二）之关联查询

SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。...笛卡尔乘积将一个输入表的每一行与另一个表的所有行匹配，即，如果一张表有m行a列，另一张表n行b列，笛卡尔乘积后得到的表有mn行，a+b列*。...JOIN左侧的表）中的所有数据，及右表中满足筛选条件的数据。...右表中不满足筛选条件的空行（外部行）则用NULL值填充。 RIGHT JOIN与LEFT JOIN作用相反。...换句话说，外联接中ON子句的作用是进行表之间关联，如果外联接需要对结果集做进一步的筛选的话不能使用ON...AND...语句，而要使用WHERE条件。

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写的很深！

根据产生的数据来分类，子查询可以分成以下几种：标量（Scalar-valued）子查询：输出一个只有一行一列的结果表，这个标量值就是它的结果。如果结果为空（0 行），则输出一个 NULL。...Semi Apply A∃A∃：如果 E(r)E(r) 不为空则返回 rr，否则丢弃； Anti-Semi Apply A∄A∄：如果 E(r)E(r) 为空则返回 rr，否则丢弃；我们用刚刚定义的...这两条规则是非常显而易见的，翻译成大白话就是：如果 Apply 的右边不包含来自左边的参数，那它就和直接 Join 是等价的。下面是对 Query 3 应用规则 (2) 的例子： ?...幸运的是，SQL 标准中定义的聚合函数 F(col)F(col) 都是 OK 的——它们都满足 F(∅)=F({NULL})F(∅)=F({NULL})，我们只要对 FF 稍加变换就能解决这个问题。...这样做的好处是：如果被 Apply 的数据存在大量重复，则 Distinct Project 之后需要 Apply 的行数大大减少。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...() apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...() apply() 允许用户传递函数，并将其应用于Pandas序列中的每个值。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...如果对pivot_table()在excel中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...() apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...() apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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终于踩到了慢查询的坑

如果查询有任何复杂的子查询，则最外层标记为PRIMARY（DERIVED、UNION、UNION RESUlT） table 访问引用哪个表（引用某个查询，如“derived3”） type 数据访问/...ref可以用于使用=或操作符的带索引的列。 eq_ref 最多只返回一条符合条件的记录。...当主键放入where子句时，mysql把这个查询转为一个常量（高效） system 这是const连接类型的一种特例，表仅有一行满足条件。...导致索引全扫描统计出近七天的数据量的解决方案尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致存储引擎放弃使用索引而进行全表扫描。..., 分组和多表join的情况, 查询效率不高, 仍需要进行优化，这里出现临时表的原因是数据量过大使用了临时表进行分组运算优化慢sql二慢查询的sql业务逻辑为根据时间段分类统计出条件范围内各个时间段的数量

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R语言入门系列之三：R脚本

1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...2条件执行在条件执行也即选择结构中，语句只有在满足一定条件时才会执行，主要有if-else、ifelse、switch三种。...()函数对于向量和矩阵，我们可以方便的使用循环等来进行统计计算，然而对含有因子的数据框，aggregate()函数就会大显威力，其使用语法如下： aggregate(object, by, FUN,...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...如果simplify="array"，结果将返回一个数组。举例如下： 4自定义函数用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。

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