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玩转数据处理120题｜R语言版本

：查看最后5行数据 难度：⭐ R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ R解法 df[-dim(df)[1],]...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...-行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化 题目：...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置...R语言解法 tibble(data = str_glue('{round(df$data * 100,2)}%')) 106 数据查找 题目：查找上一题数据中第3大值的行号 难度：⭐⭐⭐ R语言解法

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R&Python Data Science 系列：数据处理（1）

这一部分介绍一下R和Python数据处理用到的筛选、衍生以及计算函数。主要介绍如何使用R语言和Python中的两个程序包进行数据处理，R语言中的dplyr和Python中的dfply第三方包。...正如上图所示，两种工具的函数名几乎是一样的，是因为Python包中的dfply是两位工程师是在pandas DataFrames中使用python中的管道函数进行R语言风格开发的数据处理程序包。...也可以根据参数快速筛选出相应数据 starts_with('c') ：查找以字符c前缀开头的列； ends_with('c')：查找以字符c后缀结束的列； contains('c')：筛选出包包字符...4.2 row_slice函数 使用row_slice进行行切片操作，可以传递单个整数索引或者索引列表选择行： Python实现 ##筛选出diaminds中第11行和第16行 diamonds...注意：行切片，python中使用row_slice()函数，R语言中使用slice()函数；Python中索引是从0开始的，R语言中是从1开始的。

1.6K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
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正确使用索引和Explain工具，MySQL性能提升实例

官方文件很好地描述了explain是如何帮助我们的: 在EXPLAIN的帮助下，您可以看到应该向表中添加索引，以便通过使用索引查找行来更快地执行语句。...range:索引用于查找特定范围内的匹配行。 index:扫描整个索引以找到匹配的行。 all:扫描整个表以查找连接的匹配行。这是最糟糕的连接类型，通常表明表上缺少适当的索引。...在连接多个表时，它可能会发现一些其他的键，这些键不可能被列在可能的键中，但是它们是最优的。 key_len:指示查询优化器选择使用的索引的长度。 ref:显示与键列中命名的索引相比较的列或常量。...正如我们前面看到的，我们首先应该查看的主要列是Type类型列和Row行列。目标应该在type列中获得更好的值，并尽可能减少行列的值。 第一个查询的结果是index，这根本不是一个好结果。...虽然索引在试图查找表上的特定信息时非常有用，但是当我们需要表中的所有信息时，索引没办法提高查询性能。当我们遇到这种情况时，我们必须采用另外的方法，比如缓存。

1.6K30

玩转数据处理120题｜Pandas&R

Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...与new列的和大于60000的最后3行 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 Python解法 res = np.diff(np.sign...)}%')) 106 数据查找 题目：查找上一题数据中第3大值的行号 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['data'].argsort()[len(df)-3] R语言解法 df %>% mutate...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

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Day6——R包

one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...这时，我们可以使用vars参数来指定需要分析的字段索引范围，从而提取出感兴趣的字段进行后续操作。vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。...setosa","versicolor的行#%in%判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中，返回布尔值。...unique值计数函数计算数据集中列唯一值的数量count(test,Species)## Species n##1 setosa 2##2 versicolor 2##3 virginica

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Apache Hudi数据跳过技术加速查询高达50倍

介绍 在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过...但是如果有一个排序和一个范围......还有最小值和最大值！现在意味着每个 Parquet 文件的每一列都有明确定义的最小值和最大值（也可以为 null）。...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...（以字节为单位）（取决于使用的编码、压缩等） 配备了表征存储在每个文件的每个单独列中的一系列值的列统计信息，现在让我们整理下表：每一行将对应于一对文件名和列，并且对于每个这样的对，我们将写出相应的统计数据...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。

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R语言入门（一）之数据处理

str(a1) #以简洁的方式显示对象的数据结构及内容 summary(a1) #可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计 ?...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值...#列的合并 d1$Quality = "NAU" #在d1数据后加一列，列的名称为Quality，内容均为"NAU" ?...，右边为列标签；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列

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VLOOKUP很难理解？或许你就差这一个神器

参数名称 说明 lookup_value （必需）要查找的值。要查找的值必须列于在 table_array 参数中指定的单元格区域的第一列中。...INDEX索引函数动态显示查找目标 运用数值控制按钮控制输出行号和列号，接下来是需要通过行号和列号查找出对应的单元格内容，以实现动态显示查找目标值。 首先看下INDEX索引查找函数说明。...如果数组仅包含一行或一列，则相应的row_num 或column_num 参数是可选的。...引用形式 INDEX(reference, row_num, [column_num], [area_num]) 返回指定的行与列交叉处的单元格引用。...INDEX 返回的引用是索引和row_num column_num。 如果将row_num或column_num设置为 0 ，INDEX 将分别返回整个列或行的引用。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析 序号 方法 说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax()...计算数据最大值所在位置的索引（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe...() 针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要 6 .sum() 计算各列数据的和 7 .count() 非NaN值的数量 8 .mean( ) 计算数据的算术平均值 9 .median(...如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。

5.9K20

独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

探索数据 大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。 摘要（数据） 这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...它需要比这更复杂，但作为一个基本的例子，我们可以告诉R用该字段的中值替换我们字段中的所有异常值。这将把所有东西都放在一起并消除异常偏见。 缺少值 在R中检查不完整的数据并对该字段执行和操作非常简单。...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。 这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。...它甚至还有一个get_dupes（）函数，用于在多行数据中查找重复值。如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。

1.3K21

Python 数据处理：Pandas库的使用

DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到...的最大值和最小值的差，在frame的每列都执行了一次。...方法 描述 count 非NA值的数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min、max 计算最小值和最大值 argmin、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。

22.7K10

MySQL性能优化(二) 顶原

B+树可以看作是信息都是在叶子节点上，其他非叶子节点都是索引，目的是找到叶子节点，每个非叶子节点都保存叶子节点最小值及最小值所在叶子节点的索引，并且叶子节点之间有指针指向。...（每个节点关键字数量和子节点数量相同，并且每个关键字都是对应一个子节点关键字的最小值） 原理虽然相同，但对于不同存储引擎来说，具体的实现可能会有所不同，对于MyISAM来说，在叶子结点上是通过数据的物理地址来进行引用行的...通过比较节点叶的值和要查找的值，再得到合适的指针进入下层的子节点。而这些指针是定义了子节点值的上限和下限。...如果我们在查找中只包括了订单日期和下单人的电话，那么这么查询就只能使用到订单日期这一列来进行过滤，而无法使用到下单人的电话这一列。这是因为我们的查询条件中跳过了下单人姓名这一列。...5、使用索引扫描来优化排序 通过排序操作 按照索引顺序扫描数据 索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致 索引中所有列的方向(升序，降序)和Order By子句完全一致 Order By中的字段全部在关联表中的第一张表中

61910

R语言快速入门主线知识点分享|文末有资源

:12 ############ 引用 ############ x[1,4] # 值引用 x[行索引,列索引] # 行/列引用 x[行索引,] 或x[,列索引] x[1,] # 引用第一行...x[,4] # 引用第一列 x[2:3,2:3] # 行列混合引用（矩阵） x[行初始索引：行终止索引,列初始索引：列终止索引] # > x[1,4] # 值引用 x[行索引,...列索引] # [1] 4 # > # 行/列引用 x[行索引,] 或x[,列索引] # > x[1,] # 引用第一行 # [1] 1 2 3 4 # > x[,4] # 引用第一列 #...[1] 4 8 12 # > x[2:3,2:3] # 行列混合引用（矩阵） x[行初始索引：行终止索引,列初始索引：列终止索引] # [,1] [,2] # [1,] 6 7 #...##### dplyr包 的下述五个函数用法 filter # 筛选: arrange # 排列: select # 选择: mutate # 变形: summarise # 汇总: group_by

80120

学习R包

R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...本次以dplyr为例安装和加载R包镜像设置运行这两行代码options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join...dplylr可以用问号连接任何想知道使用方式的函数名称找R包介绍页面（善用搜索引擎，或者找帮助）##Vignettes这个单词硬翻译会翻译成“小插图”，其实就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的，可以运行代码试试看

10510

面试造火箭，工作拧螺丝，MySQL索引工作原理知多少？

例如：在 id=1 这一行的数据中，name 和 age 的值为 AA 和 30，那么在索引树中，在 id=1 的结点处，存放的是(1,"AA",30)这三个值。id 索引树的示意图如下。 ?...（R1 表示的是 id=1 这一行的数据）。...因此在 name 索引树上查到主键 id 的值后，还需要根据查到的 id 值，再去主键索引树上查找这一行记录中其他字段的值，这个过程我们称之为回表。...R2； 在 name 索引树中继续向后查找，找到'BB'的下一个关键字'CC'，发现'CC'不等于 where 条件中的'BB'，所以结束查找。...我们在创建 name 索引的时候，实际上创建的是单列索引（只选用了 name 这一列），而在 MySQL 中，我们是可以在创建索引时，选择多个列进行索引创建，这一类索引我们称之为联合索引。

54530

——索引详解

在hash表索引中查找“boyce”的值并返回内存中的数据，要比检索整个表的[WordName]列值要快得多。 照这样的说法，是不是以后创建hash 索引好了？...比如，找到方圆五百米的美女/帅哥，这是使用R-tree 索引，性能会有一定的提升。 还有bitmap 索引，在列值为Boolean值时，该类索引是相当有效的。一般用在选择性列上。...是这样的，还是让我来啰嗦一下。 索引中存储指向相应行的指针。这个指针是关联到一块内存，该内存中存储了相应数据在硬盘的地址。...也就是说，添加为索引的列值是存储在索引中，指向相应数据行的指针也是存储在索引中。...还有，在所添加、删除、和更新行的时候，都需要相应的维护索引，这样数据库的性能可能会降低。 一般的规则，被频繁检索的列,才在该列创建索引。

74560

生信学习-Day6-学习R包

在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...group_by(Species)：这一步将数据按照Species列的不同值进行分组，即将数据集分成多个子集，每个子集包含相同Species值的数据。...数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...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。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。

16410

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...2、dplyr包 dplyr包的数据合并， 一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来， 但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...（RODBC、sqldf包） 二、数据增减 x=x[,-1] #这个就代表，删除了x数据集中第一列数据 或用dplyr包中的mutate函数 a=mutate(Hdma_dat,dou=2*survived

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],...take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行 ---- 排序 索引排序 # 默认axis=0，按行索引对行进行排序；ascending...按行（axis=0） #average 值相等时，取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex

3.2K20

Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析 序号 方法 说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax() 计算数据最大值所在位置的索引...（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe() 针对各列的多个统计汇总...如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。

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