本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
p=5383 介绍 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作（使用R）。...这 事实上，这是一个马尔可夫链的应用。我们稍后会回来; 现在让我们坚持我们的例子。如果我们要弄清楚渠道1在我们的客户从始至终转换的旅程中的贡献，我们将使用去除效果的原则。...（18,19）其他如促销活动在不同的地点 现在，我们需要帮助电子商务公司确定投资营销渠道的正确策略。应该关注哪些渠道？公司应该投资哪些渠道？我们将在下一节中使用R来解决这个问题。...使用R的实现 让我们继续前进，尝试在R中的实现并检查结果。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以自信地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算。
在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...事实上，这是一个马尔可夫链的应用。如果我们要弄清楚渠道1在我们的客户从始至终转换的过程中的贡献，我们将使用去除效果的原则。...我们将在下一节中使用R来解决这个问题。 使用R的实现 我们读取数据，尝试在R中实现并检查结果。 > head(channel) 输出： 1....创建一个特定格式的变量'路径'，可以作为模型的输入。另外，我们将使用“dplyr”包找出每条路径的总发生次数。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以更准确地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?...3.在配置脱敏策略时，方式选择Custom，在输入框中填入UDF函数的使用方式即可，例如：function_name(arg)
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的，通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习，也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。...names_transform, values_transform：（可选）列名-函数对的列表。或者，可以提供一个函数，该函数将应用于所有列。如果您需要更改特定列的类型，请使用这些参数。...如果列重复，默认值“check_unique”会出错。使用“minimal”允许在输出中重复，或“unique”通过添加数字后缀来消除重复。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。...，在做的组学多了后，发现对一般的表格的处理也是具有强大的功能呢，因此在后续的学习中，我也要加强相关的基础的学习。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....margin.table(mytable, 1) # 对每一行的数据求和 ? margin.table(mytable, 2) # 对每一列的数据求和 ?...如果在转换成因子时想保留NA值，则需要使用如下方法： newfactor <- factor(oldfactor, exclude=NULL) 2....# 使用ftable()函数简洁输出3维表格 summary(mytable) # 独立性检验（列联表的卡方检验） 加入一个变量出现在了公式的左侧，那么它就是一个计算好的频数向量 # 例如 DF <-
其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。...我们有以下的频数表 read.table(data.csv",header=TRUE) 传统上，对于这种数据，我们习惯于使用卡方检验，卡方距离，以及卡方贡献来查看数据的差异性 chisq.test(M...它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。 当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的频率。...颜色和阴影可表示拟合模型的残差值。 我们可以将其结果用马赛克图来形象化。 plot(tM) 丈夫在行中，妻子在列中。...t-SNE算法降维与可视化分析 3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.基于R语言实现LASSO回归分析 5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归，ridge岭回归和
本文提出了Ground-VIO，利用地面特征和特定的相机-地面几何关系，增强了单目VIO在实际道路环境中的性能，在该方法中，通过以车辆为中心的参数对相机-地面几何关系进行建模，并将其集成到基于优化的VIO...基于优化的视觉惯性里程计 遵循[8]的方法，我们维护一个滑动窗口因子图，通过优化不同类型的测量值，同时估计导航状态、地标以及C-G参数。...不同VIO解决方案的导航性能统计数据列在表II中。...来自IMU和GNSS接收器的数据进行后处理，生成参考轨迹。所使用的IMU的规格列在表III中。 图 17....姿态估计误差的统计数据列在表V中。 图24. 在序列R-E上，不同VIO方案的估计车辆轨迹和相对平移误差 图25.
对项目进行打包 , 查看结果 刷新该项目, 在target目录下, 有个.gz的压缩包 . ? 5....修改setting.xml( Maven的配置文件), 在Maven中关联tomcat账户 ,详情见图 ?...-- Maven中关联的tomcat账户的id --> tomcat7 /ROOT...S 12:33 0:00 /usr/sbin/keepalived -D root 19143 0.0 0.0 112676 984 pts/0 R+ 12:33...vip会开启，使用ip add查看主机上的ip，可以发现在监听192.168.40.200，这是访问nginx会访问到从机上 资源打包插件: 链接：https://pan.baidu.com/s/1wra76eKQViSyovBgtP9STw
---- 频数表和列联表 本节着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的度量、图形化展示结果的方法。除了使用基础安装中的函数，还将使用到vcd包和gmodels包中的函数。...最重要的函数如表： 生成频数表 函数 描述 table(var1, var2, …, varN) 使用N个类别变量（因子）创建一个N维列联表 xtabs(formula, data) 根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个一个...卡方独立性检验 使用chisq.test()函数对二联表的行变量和列变量进行卡方独立性检验。...Fisher精确检验 使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验，Fisher检验的原假设是：边界固定的列联表中行和列是相互独立的。...两组的比较 若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（也称为Mann-Whitney U检验）来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的。
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测...如上的单变量异常检测可以用来发现多元数据中的异常值，通过简单搭配的方式。在下例中，我们首先产生一个数据框df，它有两列x和y。之后，异常值分别从x和y检测出来。...使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 LOF（局部异常因子）是用于识别基于密度的局部异常值的算法。使用LOF，一个点的局部密度会与它的邻居进行比较。...lofactor()函数使用LOF算法计算局部异常因子，并且它在DMwR和dprep包中是可用的。下面将介绍一个使用LOF进行异常检测的例子，k是用于计算局部异常因子的邻居数量。...一些用于异常检测的R包包括： extremevalues包：单变量异常检测 mvoutlier包：基于稳定方法的多元变量异常检测 outliers包：对异常值进行测验 来自数据分析之禅
3 因子分析 一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法。 1....（定性变量）分类时所列出的频数表。...将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 列联表分析的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。...需要注意 若样本大小n不很大,则上述基于渐近分布的方法就不适用。对此，在四格表情形，R.A.费希尔(1935)提出了一种适用于所有n的精确检验法。
为了解决传统定位方法的局限性，引入了同时定位和建图 (SLAM) 来估计机器人位姿 [5]。它独立于外部设置，因此在机器人应用中很有前景。...然后，我们在里程计估计公式中为现有的仅依靠几何的代价引入了额外的强度代价。最后，我们结合了基于强度的闭环检测和后端优化来进一步提高性能。所提出的框架使用室内仓库环境机器人和室外自动驾驶汽车进行了测试。...本文的主要贡献如下： 1）我们提出了一种新颖的 SLAM 框架，它使用强度和几何信息进行定位估计，包括前端里程计估计和后端因子图优化。所提出的方法是开源的。...本文使用了基于几何形状和强度信息的特征，而不是只使用几何形状的特征。校准的强度信息包含揭示不同物体分布的环境的反射率轮廓。因此，强度信息也有助于识别在多个帧中的相同特征。...三维空间被分割成网格单元，每个单元都由一个概率函数表示。类似的想法可以用于构造和更新一个强度图。我们使用强度测量I(ηi|z1:t)来表示每个网格单元mi[26]，而不是概率函数。
,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。...Contribution: 1.文章使用的是基于体素化的 GICP 匹配成本因子，与常用的基于线和平面点匹配的扫描匹配相比，它使用更多的点来计算配准误差。...基于GICP的两个点云之间的代价函数可以表示为： 3、IMU预积分因子 通过预积分将IMU约束插入到因子图中，在给定IMU测量的情况下，传感器的未来状态可以估计为： IMU 预积分因子对两个时间步...4、预处理模块 我们首先使用体素网格过滤器对输入点云进行下采样。除了对每个体素的位置进行矫正偏移以外，我们还对点的时间戳进行平均化处理。...局部建图模块将多个局部帧合并为一个子图，以减少全局建图模块中优化变量的数量。 首先使用边缘化状态重新执行点云去偏斜和协方差估计，这将改进在里程计估计开始时所做的初始预测。
本文提供了一个紧耦合雷达视觉惯导里程计，LIS系统和VIS系统可以独立的运行（当一个系统失败的时候），也可以耦合在一起（当检测到很多特征点的时候）。...对于闭环，候选的匹配帧通过视觉的词袋模型得到，在LIS系统中做优化。来自视觉里程计，激光里程计，imu预积分和闭环的约束都会放到因子图中，最后，优化得到的IMU的bias用来递推给出IMU频率的位姿。...利用iSAM2来优化因子图中IMU预积分，视觉里程计，激光里程计和闭环的约束的残差。需要注意的是，LIS中采用的多传感器图优化旨在减少数据交换并提高系统效率。 B....系统在滑窗中执行BA，其中状态X可以写成： ? R是SO3表示旋转矩阵，p表示位置，v表示速度，b=[b_a, b_w]是imu的偏置。变换矩阵T是SE3表示从机体坐标系到世界坐标系的变换 。...所以使用来自不同对象的深度点来关联特征深度会导致估算不准确。
基于TCGA数据集构建凝血相关风险打分模型，用于风险分层和预后预测。此外，作者构建列线图可用于临床应用并使用不同方法验证其有效性。...图2 基于CRGs的一致性聚类 4. 两个亚型的免疫水平 首先，作者对两个亚型进行GSVA分析，簇1富集T细胞受体信号通路，B细胞受体信号通路和趋化因子信号通路等（图3A）。...单因素Cox回归分析表明，PIK3R1作为肝癌的保护因子（图6E）。KM分析表明，PIK3R1与HCC患者的OS显著相关（图6F）。多因素Cox回归分析表明PIK3R1是独立预后因子（图6G）。...CRRS可以作为HCC的独立预后因子 由于CRRS与HCC的恶性程度和肿瘤进展显著相关，作者使用单因素和多因素Cox回归分析研究CRRS是否是HCC患者的独立预后因子。...结果表明，CRRS是预测HCC患者预后的独立预后因子（图11A和11B）。随后作者构建列线图（图11C），打分越高患者预后越差。
如果初始位姿中未使用里程计则从每次NDT更新中得出状态估计，最初的位姿来自基于运动模型的速度和加速度更新，当引入里程计时，位置更新基于里程计数据，特别是速度模型和方向更新。...因此，点云中的体素使用绝对3D坐标信息进行标记，LIO-SAM中还使用基于激光雷达的里程计进行精确的姿势估计和地图绘制。...6） 视觉传感器融合的点云配准 R2-LIVE和R3-LIVE算法利用激光、惯性导航系统和视觉传感器的融合，实现精确的地图绘制和状态估计，R2-LIVE使用基于卡尔曼滤波器的迭代里程计和因子图优化来确认准确的状态估计...，R3-LIVE是两个独立模块的组合：激光雷达IMU里程计和视觉IMU里程计，其中全局地图通过激光雷达和IMU实现精确的几何测量，与IMU融合的视觉传感器将贴图纹理投影到全局地图中，类似的两个子模块LIO...该地面真实路径是通过RTK-GPS和IMU数据的融合获得的，分数表明R3-LIVE的结果基本遵循真值路径（即RTK-GPS里程计） 总结 在这篇综述中，分析了最近用于自动驾驶的高精地图生成技术
A：因子分析中，可用较少公共因子 来提取 样本数据 绝大部分信息，以便通过较少因素而获得足够信息， 缺点：对于R型、Q型因子分析，即对 变量、样本 分别做因子分析，并没有考虑变量与样本间联系，损失了一部分信息...对应分析就是 通过 数学变换，把 Q型 、R型 因子分析 结合起来 卡方效验 H_0: 相互独立 H_1: 相互影响（不独立） library(openxlsx) d10.1 = read.xlsx('...的 相关关系 分为三类 补充 R语言中 数据标准化 scale() 默认，scale() 对矩阵或数据框 的指定列 进行 均值为0、标准差为1 的标准化 newdata <- scale(mydata...) 对每一列 进行 任意均值和标准差 的标准化 newdata <- scale(mydata)*SD + M M: 想要的均值 SD: 想要的标准差 注意：在非数值型的列上使用scale() 将会报错...对指定列 而不是 整个矩阵 或 数据框 进行标准化，使用下方代码 此句 将变量 myvar 标准化为均值 50、标准差为 10 的变量 newdata <- transform(mydata, myvar
Contribution 这篇文章提出了一个框架，基于滑窗因子图将 LiDAR、IMU、轨道车辆车轮里程计、相机和 GNSS 紧密融合。...关于滑窗因子图中的各类因子介绍如下： A、IMU/轮式里程计预积分因子 铁轨的轮式里程计模型可以表述为： 其中，表示为通过随机游走建模的轮式里程计的尺度因子。...IMU/轮式里程计的预积分残差 ： 其中， 表示IMU和轮式里程计之间的位移，用于表示从四元数中取最后四个元素。...因此使用增量噪声对 GNSS 测量进行建模，GNSS残差可以定义为： 其中， 表示从GNSS接收天线到IMU的位姿，因为铁路的 4G 通信质量不一致，仅将单点定位 (SPP) 结果视为输入。...如上表和下图所示，基于滤波器的算法 R2LIVE 和 FAST-LIO2 在这个序列上的 6-DoF 中展现了巨大的误差。
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