R:汇总前30天的数据_汇总数据帧的前10行_R中的汇总每周数据 - 腾讯云开发者社区

问题你想要按照组别总结你的数据（均值、标准差等等）。方案有三种方法描述基于一些特定变量的分组数据，然后对每一组使用总结函数（像均值、标准差等等）。...这种方法可能就是你要找的（说明很多人用呗，好用呗）。 summaryBy()函数：它也比较容易使用，然而它需要载入doBy包。 aggregate()函数，它比较难使用一点但内置于R中。...假设你有以下数据并想求得每一组样本大小、均值的改变、标准差以及均值的标准误，而这里的组别是根据性别和条件指定的：F-placebo, F-aspirin, M-placebo和 M-aspirin。...它可以干以下的事情：寻找均值、标准差和计数寻找均值的标准误（强调，如果你处理的是被试内变量这可能不是你想要的）寻找95%的置信区间（也可以指定其他值）重命令结果数据集的变量名，这样更方便后续处理...它在自动填满有NA值的数据框时有用。

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R编程之路_数据汇总（2）

1、apply函数：这个函数的使用格式为：apply(X,MARGIN, FUN, ...)。它应用的数据类型是数组或矩阵，返回值类型由FUN函数结果的长度确定。...2、lapply、sapply和vapply函数：这几个函数是一套，前两个参数都为X和FUN，其他参数在R的函数帮助文档里有相信介绍。...它们应用的数据类型都是列表，对每一个列表元素应用FUN函数，但返回值类型不大一样。lappy是最基本的原型函数，sapply和vapply都是lapply的改进版。...了的lapply，所谓的simplify，是指对结果的数据结构进行了simplify，方便后续处理。...虽然sapply的返回值比lapply好多了，但可预测性还是不好，如果是大规模的数据处理，后续的类型判断工作会很麻烦而且很费时。

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全球100款大数据工具汇总（前50款）

01 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。...05 Datale 由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。...HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 12 GlusterFS 一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。...40 Tajo 目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。...介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。 ? 来源：艾斯尼勒 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。

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「R」数据汇总时自动生成多列

今天在使用dplyr数据分析时遇到一个问题，就是如何在分组汇总时自动生成多列。...下面的代码和数据源主要来自：https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize，以计算分位数为例...11 9 18.3 1.15 18 10 1.53 0.205 2 # … with 990 more rows 解法一首先生成想要计算的分位数...这个办法的聪明之处在于解决了汇总时每个分组只能返回一个值的问题。

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「R」gtsummary 用表格玩转数据汇总

gtsummary 是一个基于 gt 包的数据汇总表生成包。...("gtsummary") 开发版： remotes::install_github("ddsjoberg/gtsummary") 使用数据框跟它的依赖包 gt 很类似。...代码如下： library(gtsummary) # 造数据集 trial2 % dplyr::select(trt, age, grade, response) # 汇总 table1...再看一个例子，我们将数据分组汇总： table2 <- tbl_summary( trial2, by = trt, # 分组 missing = "no" #隐藏缺失数据 ) %>%...add_n() %>% # 增加观测值汇总 add_p() %>% # 增加组间比较的统计检验结果 bold_labels() 这样美观的表格有了，想要计算的显著性也有了。

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「R」数据操作（七）：dplyr 操作变量与汇总

为了看到新生成的变量，我们使用一个小的数据集。...对数 log()，log2()和log10() 位移量/偏移量 lead()和lag()允许你前移或后移变量的值。...这个操作会将分析单元从整个数据集转到单个的组别。然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...上述代码分三步进行了数据准备：按目的地将航班分组汇总计算距离、平均延时和航班数目移除噪声点和Honolulu航班，它太远了。...有用的汇总函数仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情，但R提供了许多其他有用的汇总函数：位置度量我们已经使用过mean()函数求取平均值（总和除以长度），median()函数也非常有用

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R语言入门之数据排序、合并、分类汇总

数据排序在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...当然我们也可以使用cbind()函数，cbind()的使用前提是两数据框的行数相同，并且位置已经匹配完成。...数据分类汇总在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...) # 解固定数据集这里aggregate()函数的FUN=参数是用来指定对各组变量进行的操作，是一个函数（R内置函数或自定义函数），na.rm=是用来指定是否移除缺失值的参数。...关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里，有兴趣的朋友可以自行深入探索。至此，R语言入门的所有内容均已介绍完毕，在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。

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【R语言】dplyr对数据分组取各组前几行

然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。...top_n这个函数来输出每个组的前五行，wt是排序的依据，根据校正之后的p值来排序，n=-5是按从小到大排序。...会根据指定的p.adjust有小到大排序，然后取每组前5行方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY...filter(row_number() <= 5) r6 通过filter来控制行数<=5 最后我们来看看这六种方法得到的结果究竟是不是一样的，dplyr这个包里面有函数叫all_equal专门用来判断两个数据框是不是一样的...GO富集分析的结果，默认是会根据校正之后的p值（p.adjust）来由小到大排序，所以基于这个结果，直接取每组的前五行就是最显著的5个条目。

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学习R编程的前5门课程

越来越多的程序员正在学习R编程语言以成为一名数据科学家，这是全球最热门，最高薪的技术工作之一。...在过去，我已经分享了一些关于Python的机器学习课程，今天我将分享一些免费课程来学习R编程语言以及使用R的数据科学和深度学习。...面向数据科学家和程序员的5个免费R编程课程当你寻找免费的R教程和课程时，你会发现很多课程，但大多数课程既不完整也不是最新的。很少有高质量的课程和教程可以免费获得。本文是这类免费R编程课程的集合。...它有超过8.5小时的材料，并涉及大多数对数据科学家有用的R概念。...本课程也是开始的，您将学习如何在R中导入数据并执行探索和转换活动，在R中执行双变量分析和绘制图表以了解数据分布并在R中运行相关和回归以分析模型结果。

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基于 R 语言的绘图技巧汇总

简介前段时间，对这 6 幅图进行了学习，并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结，以便查阅（可点击图片直接跳转）。...R[1] 可以找到。...C 主要知识点学会转化数据为图形所需的数据格式；学会绘制三变量的箱线图；学会绘制带抖动的散点图并修改透明度。...使用基础包的 data.frame() 和 rep() 整理和转化数据；使用 geom_boxplot() 绘制箱线图并添加第三个变量；使用 position = position_jitterdodge...with R: https://github.com/marco-meer/scifig_plot_examples_R 推荐：可以保存以下照片，在b站扫该二维码，或者b站搜索【庄闪闪】观看Rmarkdown

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R 数据整理（三：缺失值NA 的处理方法汇总）

> is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在的index 但是，这个函数并不能很好的使用在数据框中...其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...会直接返回一个去除NA 所在行的新向量或数据框： > a=na.omit(c(1,2,3,NA,'sdas')) > a [1] "1" "2" "3" "sdas" attr(,"na.action...drop_na() 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > X[2,2] = NA;X[6,1] = NA > X X1 X2 1

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生产环境数据迁移问题汇总(r2第16天)

在测试环境中做了3轮数据迁移的演练，最终到了生产环境中，还是出现了不少问题，经过大半夜的奋战，终于是数据都迁移成功了。...-rw-r--r-- 1 3160 dba 6608 Jun 26 23:35 tmp_gunzip.sh -rw-r--r-- 1 3160 dba 624 Jun...，结果在使用sqlldr加载数据的时候reject了部分的数据。...赶紧执行disable的脚本，报了如下的错误，好吧，对于已经收影响的数据来说，只能通过.bad文件来逐一恢复数据了。...经过确认是客户的卡发人员想查验数据迁移的情况，这个会对数据的迁移造成一定的影响。

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R的数据

R的数据类型 R中包含三种最基本的数据类型字符型（character） "a"，"abc"，"1"，"小明"，'大强' 数值型（numeric） 1,2,3,100,10086 逻辑型（logical...） TRUE FALSE NA 可以看出，字符型数据是在双引号或单引号中括起来的内容；数值型就是数字；逻辑型包括三个TRUE，FALSE和NA。...想判断一个数据是什么数据类型可以用class() x <- 1 y <- 'a' z <- TRUE class(x) class(y) class(z) -----------------------...------- > class(x) [1] "numeric" > class(y) [1] "character" > class(z) [1] "logical" 判断一个数据是否是某个类型的数据...= 大于，小于，小于等于，大于等于，等于，不等于可用于判断两个数据的大小关系，返回逻辑值逻辑运算或&：都是TRUE为TRUE，只要有一个是FALSE就为

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Element 中查询前多少天、前多少周、前多少月的数据

在开发后台管理系统时，经常会遇到这样一种需求，查询前多少天、多少周、多少月的数据，虽然 UI框架有自带的组件可以实现这些功能，但是操作起来却不是很方便，而且这些都是查询最近时间的数据，没有必要用日期组件...以上功能的基本实现思路为：根据日、周、月分别定义三个下拉选项，选择不同的日期类型时，显示不同的日期下拉选项，默认为第一个下拉选项。以下是这个功能中主要用到的一些方法的代码实现： 1....获取日查询选项这里仅获取前30天的下拉选项： // 获取天的选项 getDayOptions(){ let timeList = []; for(let i=1;i<31;i++){...获取周查询选项这里仅获取前8周的下拉选项： // 获取周的选项 getWeekOptions(){ let timeList = []; for(let i=0;i<8;i++){...获取月查询选项这里仅获取前6个月的下拉选项： // 获取月的选项 getMonthOptions(){ let timeList = []; for(let i=0;i<6;i++){

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数据迁移前的准备和系统检查 (r2笔记70天)

关于数据迁移，在之前也讨论过一些需要注意的地方，可能林林总总列了不少，都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。...数据升级前的测试 -）充分的测试，评估时间，总结经验,提升性能, 心中有数。在生产中进行数据的大批量迁移时，充分的测试时必须的。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...补充：关于lob数据的备份，大家可以根据自己的情况而定，如果使用数据泵来做数据迁移，强烈建议做表级备份，如果出现数据冲突的时候，能够很方便的排查。...数据升级前的系统级检查 1）内存检查可以使用top,free -m来做一个检查，看内存的使用情况是否正常，是否有足够的内存空间。

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作图前的数据预处理

今天给大家讲解作图前原数据的排序整理技巧！...前一篇推送讲到了条形图数据系列顺序反转问题原数据系列的排序只是给大家提示要用智能表格排序今天交给大家一种更简洁高效的自动排序方式 ——复合函数嵌套排序法虽然函数代码有点儿小复杂用到了large...F4列的数据就是根据D4列降序排列的数据 E列数据是根据新的作图数据F列数据所匹配的数据标签 INDEX($A$4:$A$12,MATCH(F4,$D$4:$D$12,0)) 第一个参数代表要匹配的原数据标签区域...根据F4数据在D4到D12数据区域的行位置在A4到A12数据标签区域查找到对应行的数据标签听起来比较绕就是针对排序后的F列作图数据按照最初（A列）的数据标签顺序在E列中重新匹配数据标签所有的数据整理好之后...利用新的作图数据（E列和F列）制作条形图然后反转条形图数据系列顺序（前一篇推送） ?

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全网最全 | R语言中的方差分析汇总

一文展示R语言中的方差分析常用模型 #2021.9.11 方差分析是一个全新的思路，它采用的是变异分解的思路，将组内组件分开，查看显著性。...数据来源这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相关的数据收集在了一起，更加符合我们的背景。...「建模：」 Y变量：yield 因子：nf 「R中的建模代码：」 m1 = aov(yield ~ nf, data=dat) m1为模型保存的名称 aov为R中的方差分析代码 yield为数据中的...方差分析的假定包括数据正态性，数据的方差齐性，数据的独立性，其中可以检验的假定有：数据的正态性数据的齐性这里，我们介绍如何对数据的正态性进行检验。...齐性检验方差分析中，我们对结果是否自信，在于数据是否满足假定条件，方差分析的假定条件包括数据正态性，数据的方差齐性，数据的独立性，其中可以检验的假定有：数据的正态性数据的齐性这里，我们介绍如何对数据的齐性进行检验

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数据分析：假设检验方法汇总及R代码实现

三、数据是否为配对数据的考量数据的配对性也是选择假设检验方法时需要考虑的因素之一。配对数据指的是两组数据之间存在一一对应关系的数据，如同一样本在不同时间或不同条件下的测量值。...加载R包knitr::opts_chunk$set(message = FALSE, warning = FALSE)library(tidyverse)library(SummarizedExperiment...68-95-99.7规则：在正态分布中，约68%的数据值落在均值的±1个标准差范围内，约95%的数据值落在均值的±2个标准差范围内，约99.7%的数据值落在均值的±3个标准差范围内。...R基础函数t.testt.test(IL8 ~ Stage, data = merge_2_paired, paired = TRUE, alternative = "two.sided")#> #>...R基础函数wilcox.testwilcox.test(IL8 ~ Stage, data = merge_2_paired, paired = TRUE, alternative = "two.sided

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Datapump数据迁移前的准备工作(r9笔记第31天)

所以不要小看这种迁移方式，不是说哪些迁移方式就是最好的，数据迁移中也没有银弹，最合适的就是最好的。...迁移之前我们还是需要做一些准备工作，尽量避免临时的忙乱，减少出错概率，要知道升级迁移都是在大早上，大晚上，都是精力比较差的时候，如果迁移前的准备不足，没有充足的准备，就会忙乱一团。...所以在这点上有一个详细的检查清单还是很有必要的。假设下面的这种场景，我们有一套全新的硬件环境，数据量也不大，需要升级到11g环境，可以考虑Datapump方案。...迁移前的准备工作，自己想了不少，总结出来就是一套可实践的方案，可能有的朋友会想，如果升级一套数据库，这些工作是不是看起来有些多余啊，其实不然，一种情况下，升级的时候是多台联动升级，这时很容易遗留一些准备工作...14.数据库参数调整和优化（关闭密码过期60天的设置，部分新特性） 15.目标服务器中的数据库temp,undo的大小设置 16.检查主备库的字符集是否一致 17.检查数据库中的无效对象 18.对演练中的数据问题进行确认

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Datapump数据迁移前的准备工作（二）（r9笔记第59天）

之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结，反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作，最近碰到一个场景，根据评估还是使用Datapump比较好。...3.迁移的数据量不算大，在几百G以内，可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。...为了使应用的影响降低到最低，我们决定在迁移之后切换IP，使得新的数据库环境拥有原来的IP，这样应用端就无需做任何连接信息的修改了，DB Link的问题也能得到一并解决，无需确认更多的细节。...这种方案使用Datapump迁移前看起来还是照葫芦画瓢，但是细细想来却有一些隐患和需要预先解决的地方，不知道大家看到我提供的背景是否有一些想法。...4.对于未知问题的考虑，我也有一些补充的想法，在源库中导出数据，如果开启大并行，有一种隐患就是老旧的服务器还是有潜在的风险，如果出现了宕机，那大家可就慌乱了，紧急处理思路就是做Failover，然后在备库端继续尝试导出

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