数量查询时，有如下几种方式： 1.下面三种方式，在多数情况下效率是基本相同的，但问题在于，很多情况下，我们数据库可能有脏数据，比如重复数据，或者某条数据重要字段是null的，那下面的这几种，会把这种脏数据也统计上...，本质都是统计满足条件的行数的： select count(*) from `user` select count(1) from `user` select count(1) from `user...select count(*) from `user` 这是查询这张表中user_name不为空的行数。...select count(user_name) from `user` 这是查询这张表中，user_name有多少不重复的行，null的也会被统计为一行。...select count(distinct(user_name)) from `user` 以上数据，是在mysql数据库，100万条数据，200万条数据，和300万条数据下做出验证的。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...包的 mutate() 语境，所以可以直接写列名。...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...- > y [1]"---- 4322: H- -- --- 25 ----- ---, --- ------- 130---" 下面我们来举一个临床数据处理的例子 我们先读入临床数据 #读取临床数据...) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage=gsub("Stage IV.
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
方法一： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，最后用having比较计算后的值大于1的数据。 ...select PRODUCT_CODE from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT group by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE...,REQ_DATE having count(REQ_DATE)>1 方法二： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，放到临时表...dd中，最后用where筛选出大于1的 select PRODUCT_CODE from (select count(REQ_DATE) as product from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT
函数使用 数据使用之前的数据： ?...输出结果与sql输出结果有一点不同：R语言中输出结果的顺序与原始数据的顺序一致，而sql中是按照购买时间的先后顺序输出的，若想输出结果与sql中一致，则： ?...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序...，而sql中的输出结果改变了原数据的顺序，若想得到与sql中一样的输出结果，在R中使用arrange对相应的字段进行排序即可。
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...GlobalEnv" "package:ellipse" #> [3] "package:Cairo" "package:grid" #> [5] "package:dplyr...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...= 0) funlist <- funlist[-idx] # 创建一个数据框保存数据 objectlist <- data.frame(name = funlist, primitive...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
知识回顾： 可变参数 应用场景：在不确定函数参数到底有多少个的时候，使用可变参数。使用符号星号* 混合运用场景：根据可变参数在自定义函数中的不同的位置来做不同情况的调用。很有可能要结合关键字参数。...---- 本节教程视频 一、函数的列表传参 列表举例 [“a”,”b”,”c”] 其实在使用列表传参的时候比较简单，只需要将实际的列表作为参数传入到调用的函数中的时候，在列表变量前加上一个星号*即可把某个列表拆分成多个参数传入到自定义函数中...三、知识总结： 函数的序列传参 1.列表的拆解传参，可以使用*，也可以省略，具体要看传入的参数的数量作为本质条件。...）： name=老刘 work=程序员 微信公众号=编程创造城市 ---- 相关文章： python中函数的可变参数 python中函数关键字参数与默认值 python中lambda表达式与函数，函数传参...、引用、作用范围、函数文档 python中函数概述，函数是什么，有什么用 python中字典中的赋值技巧，update批量更新、比较setdefault方法与等于赋值 python中字典中的删除，
镜像设置options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))...)dplyr 五个基本函数mutate()新增列mutate(test,new=Sepl.Lengh*Sepal.Width)select()按列筛选按列号筛选select(test,1)按列名筛选select...(test,Sepal.Length)筛选行filter()按某1列或者某几列对整个表格进行排序arrange()汇总sunnarise()dplyr的实用技能管道操作%>% 该命令可以用ctrl+shift...+M 可以将前一行输出的结果传递给后一行作为输入统计某列的值count()dplyr处理关系数据inner_join内连取交集left_jion左连full_join全连bind_rows()两个表格列数相同...bind_cols()两个数据框有相同的行数
如果通过使用自定义选项类将列表格式化为python列表的字符串文字,则可以强制单击以获取多个列表参数： 自定义类： import click import ast class PythonLiteralOption...Syntax Tree模块将参数解析为python文字....自定义类用法： 要使用自定义类,请将cls参数传递给@ click.option()装饰器,如： @click.option('--option1', cls=PythonLiteralOption,...这是有效的,因为click是一个设计良好的OO框架. @ click.option()装饰器通常实例化click.Option对象,但允许使用cls参数覆盖此行为.因此,从我们自己的类中继承click.Option...并过度使用所需的方法是一个相对容易的事情.
对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...()函数根据二维坐标来估计数据点的分布密度，并画出等密度线（可以使用contour(K4, lwd=1,add=T, xlim, ylim...)函数添加边界线并标注数据比例），然后自定义颜色并并填充进去形成图像
2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...2.11 处理关系数据 参见：中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见：34....R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。
可以访问与当前记录相关的多行记录； 不会使多行聚集成一行， 与聚集函数的区别； 窗口函数语法 窗口函数跟随一个 OVER 子句， OVER 子句决定究竟查询中的哪些行被分离出来由窗口函数处理。...， 对全部数据进行计算。...PARTITION BY 子句将查询的行分组成为分区， 窗口函数会独立地处理它们。...如果没有 PARTITION BY， 该查询产生的所有行被当作一个单一分区来处理。 ORDER BY 子句决定被窗口函数处理的一个分区中的行的顺序。...PostgreSQL 中的聚合函数也可以作为窗口函数来使用 除了这些内置的窗口函数外，任何内建的或用户定义的通用或统计聚集（也就是有序集或假想集聚集除外）都可以作为窗口函数。
Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
本次展示shiny的功能有： 1、读取本地数据； 2、交互展示数据（view） 3、动态交互作图（自动读取上传数据的列名） 体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io...x = input$variableNames_x, title = "ggplot") } }) } shinyApp(ui, server) 一个完整的shiny...， 在ui中通过*input调整数值参数、上传数据等，并将数据传递给server进行相应计算； 然后，Server对数据进行计算、绘图，并将计算结果（图片、表格等）返回给ui 最后，通过ui中的*output...来展示server计算返回的结果（图片、表格等）
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