技多不压身，跨界融合更是对十八般武艺的一种考验，SQL是一种技能，一样可以在R的舞台上展示独特的魅力，一起看看SQL处理数据的长袖有怎么样的舞艺。
这里数据虽然已经没有了缺失值，但每一行数据的含义却发生了变化。原始数据中产品T01在20160303这天并没有测试，所以这一天的值应该被解释为在此之前的最后一次quality的测试值。另一个问题是两种产品都是按月测试的，但重塑后的数据框没有以固定的频率对其date。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
SQL语句中的select可以对数据进行整合，在单表中可以选择列，过滤行，对变量排序，分组以及删除重复值。也能够对多表进行横向和纵向连接。
新媒体管家 大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言（比如Py
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
#创建新变量并保存到原有数据框 #way 1 d = data.frame(x1=1:4,x2=2:5) d$sum = d$x1+d$x2 #way 2 d= transform(d,sum=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sum
下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题，将会显得非常简便，如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢？
本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
用python处理结构化的CSV数据，我们自然而然会想到结构化查询语句（SQL），如果在python用sql语法来处理数据，肯定很丝滑。
今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用，我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据，通过Pandasql模块来实现该想法，首先我们来安装一下该模块
作者 邓培 本文为CDA数据分析师志愿者原创作品，转载需授权 ---- 导读 作者目前在一家互联网证券社交平台从事产品数据分析工作，本项目解决用户自激活 APP 到首次付费的核心路径问题。 ---- 付费转化是任何一家互联网公司都必须面对的“流量-->收益”核心问题，付费问题可分为首次付费和复购。 不同的产品，付费模式不同，受到的影响因素不同。证券类收费产品，会受到外界因素如政策、大盘等影响，同时又会受到服务提供者（投顾）水平的影响，其中投顾水平是核心因素，主要表现为对投顾的判断是否精准。 而首次付费
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在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。 另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？
编者注：在上篇文章《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》上篇，我们对 IBM 云计算平台有了基本了解，也学习了如何对数据进行下载上传以及基本的预处理。 在《没有自己的服务器如何学习生物数据分析》下篇，我们将继续跟随作者的脚步学习如何利用IBM云计算平台处理实际的生物学数据分析问题。题目来自生信技能树论坛，论坛网址：http://biotrainee.com/forum.php/ 如果你没有看过上篇内容，建议你先去阅读没有自己的服务器如何学习生物数据分析（上篇） 祝阅读愉快，下面是文章正文！ 首先思考一下提
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 📷 SQL版 📷 流行的dplyr 📷 最后看看各种操作的性能吧 📷 data.table 就是牛批！（可惜没有tidyverse易用） 测试代码： library(microbenchmark) library(sqldf) library(dplyr) library(data.table) sapply(c("sqldf","dplyr","data.table"), packageVersion, simpli
玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
指象：谓天以景象示意，出自于《汉书》；希望以数据指象为言语，得一类而达之。感谢一路走路，不离不弃的你们，谢谢。
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。
中国的神话故事精彩绝伦，故事中的仙神家喻户晓，可复杂的关系我们总是一头雾水。今天我梳理了仙谱中的人物关系并利用网络图绘制仙谱。
在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
在数据分析工作中，Pandas的使用频率是很高的，一方面是因为Pandas提供的基础数据结构DataFrame与json的契合度很高，转换起来就很方便。另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句Pandas代码就可以对数据进行规整。
之前写过不少 Spark Core、Spark Streaming 相关的文章，但使用更广泛的 Spark Sql 倒是极少，恰好最近工作中使用到了，便开始研读相关的源码以及写相应的文章，这篇便作为 Spark Sql 系列文章的第一篇。
Pandas是一个非常方便的数据处理、数据分析的类库，在 人人都是数据分析师，人人都能玩转Pandas 这篇文章中，我将Pandas进行了一个系统的梳理。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
人靠衣装，马靠鞍；鲁迅说：“好看的姑娘有两种：一种是长的好看，一种是穿的好看”。年龄的差异与气质变化，在服装选择上可以显而易见。基于2万多条女性用户的服装购买记录，一起探索女性年龄与服装选择的别样色彩。
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。
联系是普遍存在的，关联的存在本身是有价值的，在电商推荐中关联推荐是最简单最直接有效的。关联推荐的核心有三度：支持度，置信度，提升度.
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包， 实现了类似Excel表的功能，可以对二维数据表进行很方便的操作。
想入门人工智能或者数据分析，要重视可以快速上手的学习技能：掌握一些基本概念，建立一个知识框架，然后就去实战，在实战中学习新知识，来填充这个框架。
我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。
集合运算的一般规则如下： union(x,y) #求并集 intersect(x,y) #求交集 setdiff(x,y) #求属于x而不属于y的所有元素 setequal(x,y) #判断x与y是否相等 a %in% y #判断a是否为y中的元素 choose(n, k) #n个里面取k个的组合数 combn(x,n) #x中的元素每次取n个的所有组合 combn(x,n,f) #将这些组合用于指定函数f
最近，在瑞典 MySQL 用户组 (SMUG) 期间，我举办了一场专门讨论MySQL InnoDB 主键的会议。
问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？ 3.teenagersDF.map(teenager => "Name: " + te
为什么要用 Python 呢？ 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
每天有数百万或数十亿的数据元素进入您的企业，其中不可避免的存在一些缺乏建立高效业务模型的必要质量的数据元素。然而，确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。
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