#转换后的分类字段名称（维度） value="Sale" , #转换后的度量值名称 Sale2013:Sale2016 #选择将要被拉长的字段组合...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...那么以上长数据mydata1就可以通过这种方式实现透视。
这些参数可以在线校准，并通过提供稳定的尺度感知性来同时改善里程计的准确性。...其中，Rˆ , pˆ是通过IMU积分估计的相对姿态，结合公式（7）和（8），可以在透视图像或鸟瞰图像上对地面特征进行预测，从而将光流跟踪的搜索区域限制在几个像素范围内，从而大大提高了跟踪性能。...图6展示了在鸟瞰图像上通过IMU辅助特征预测进行地面特征跟踪的示例，此外使用基于单应矩阵的RANSAC方法来高效检测异常的特征跟踪。...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。...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.
； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...类似excel透视表操作 ?...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符...，默认为下划线 #remove：是否删除被组合的列 wideunite<-unite(widedata, col = information, person, grade, score, sep= "
模型矩阵（Model Matrix）推导 相信大家在数学中都学过平移、缩放、旋转三种基本变换，将模型放到世界坐标系中就是利用这三种变换的组合来实现的，我们来看一下平移、缩放、旋转三种变换对应的矩阵： ...模型矩阵相对来说简单一些，相信大家还能回忆起来之前学数学时的知识，就是通过将平移、缩放、旋转三种矩阵的组合实现将模型以某种姿态、某种大小放到世界坐标系的某个地方。...、右边框的x坐标，则有l=-w/2，r=w/2，投影归一化后坐标范围为-1~1，最左边是-1，最右边是1，l和r归一化至-1~1是线性变换，于是列一个kx+b类型的方程组并解得k和b： [4kukgtomh5...接下来就构造第三第四行，我们先看第四行，第四行计算的结果是投影后的第四维坐标，也就是w，前面提到了归一化，而OpenGL的归一化操作就是通过将坐标除以其对应的w值来完成的，再回头看我们前面计算的xn和yn...还记得括号外面乘了一个因子（-1/z0）吗？
就要靠投影变换，OpenGL提供正交投影和透视投影，正交投影没有近大远小的效果，不管在什么距离上看，都一样大，透视投影则有近大远小的效果，也是符合我们实际生活的一种效果，透视投影应用得比较多，可看下面这张经典图...模型矩阵（Model Matrix）推导 相信大家在数学中都学过平移、缩放、旋转三种基本变换，将模型放到世界坐标系中就是利用这三种变换的组合来实现的，我们来看一下平移、缩放、旋转三种变换对应的矩阵： 平移变换...模型矩阵相对来说简单一些，相信大家还能回忆起来之前学数学时的知识，就是通过将平移、缩放、旋转三种矩阵的组合实现将模型以某种姿态、某种大小放到世界坐标系的某个地方。...、右边框的x坐标，则有l=-w/2，r=w/2，投影归一化后坐标范围为-1~1，最左边是-1，最右边是1，l和r归一化至-1~1是线性变换，于是列一个kx+b类型的方程组并解得k和b： 令xn表示点P...接下来就构造第三第四行，我们先看第四行，第四行计算的结果是投影后的第四维坐标，也就是w，前面提到了归一化，而OpenGL的归一化操作就是通过将坐标除以其对应的w值来完成的，再回头看我们前面计算的xn和yn
相当于纵向拉长，但最终仍然生成矩阵。...factor 因子是R中许多强大运算和可视化的基础，暴多很多针对表格数据的运算。...tapply()执行的操作是，暂时将x分组，每组对应一个因子水平（多个因子对应一组因子组合），得到x的子向量，然后对这些子向量应用函数g() > ages <- c(25,26,55,37,21,42)...假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值 排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合...，然后对每个组合应用函数。
本期目标： 接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。...接下来按照图3方式对数据的分组情况进行设置，注意：此处需先选择大分组（即B列），再选择小分组（即A列）。...注：也可以通过更新图例的方式，其中，图例的自动译码模式那一栏选择多因子组名称在的那一行即可，此处为“长名称”，参见图1。...，但个人认为这种方式和上面的方法类似； 图12 修改坐标轴显示——直接拉长图形 c: 双击X坐标轴，调出X坐标轴进行刻度线标签的修改，包括显示——格式——表格式刻度标签。...图13 修改坐标轴显示——修改坐标抽参数 通过第三种方式进行适当的参数调整后，如图14所示。
一旦规定好 y 轴和 z 轴，那么 x 轴的方向也就可以通过叉乘来计算得出了：\hat{x} = \hat{y} \times \hat{z} = \hat{g} \times \hat{t}。...也就是说，假设我们要求的旋转矩阵是 R_{view}，那么我们可以先计算这个旋转变换的逆变换对应的矩阵 R_{view}^{-1}，再通过其转置得到该旋转变换矩阵。...同理，由于相机的 x 轴方向的单位向量 \hat{x} 可以通过 \hat{t} 和 \hat{-g} 叉乘得到，即 \hat{g} \times \hat{t}，因此，我们也知道了第一列的值：(x_{...由于正交投影所形成的平截头体是一个长方体，因此我们可以用六个平面的坐标值来描述这个长方体，分别是左右（l r），上下（t b）和远近（f n）。...所谓透视投影的变换矩阵，可以被看作是先对透视投影的远裁剪平面进行「挤压」，使其变得和近裁剪平面一样大，这使得平截头体被「挤压」成一个长方体，之后我们就可以应用上面算出的正交投影变换矩阵来进行后续的变换了
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。从一般数据科学的角度来看，FF 将 CAPM 的简单线性回归（我们有一个自变量）扩展到多元线性回归（我们有许多自变量）。...发生这种情况时，可以通过跳过一定数量的包含元数据的行来修复它 。看看如果我们跳过 6 行。...首先，我们可以在导入时这样做，通过cl_yps = cols 为每个数字列提供参数 。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》
最要命的是它是基于Sqlserver的分析服务才能操作的，这样的前提条件，估计没几个人能拥有，一句话，还是离大众世界太遥远了 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library...如下图，我使用了一个随机数，把随机的部分行作了自动筛选来演示效果 点击功能区的【购物篮分析】按钮，在打开的任务窗格面板中进行简单的配置操作，配置参数详细说明如下： 数据源区域说明：若数据源区域自动识别有误...最小/大组合数 在一个订单中购买了多件商品，在排列组合中，会出现好多组合方式，如一个订单有8件商品，会出现2、3、4、5、6、7、8共七种的商品组合数，最终返回的数据结果可通过此两个参考作为控制。...（上次生成过的数据结果表），方便对于查询条件的改变，需要生成的数据覆盖回原生成的数据结果表，因数据结果表可能有透视表对其进行引用，覆盖上次的结果表，透视表仅需刷新操作即可对新的数据进行引用。...源数据-隐藏数据行.png 结果表-有隐藏数据.png 总结 以上为简单的购物篮分析中，将数据源转化为经过组合后的结果表的效果，后续可使用简单的数据透视表操作即可快速统计出不同的商品组合下总共出现的销售单数和对应的此组合产生的各类指标数据如销售量
为了支持面板数据分析，通常需要数据库能支持数据透视（Pivoting）或直接支持宽表存储（每列代表一个标的，每行代表一个时间戳）。...又譬如因子计算结果表，虽然也是时间序列，但是包含了证券和因子两个实体，实质上是证券和因子随着时间变化的一个关系，方便按照因子和证券两个维度来进行快速的查询。...数据透视 金融数据分析通常会把原始数据转化成矩阵（面板数据）的形式，譬如每一列是一个证券，每一行是一个时间点。转换成矩阵后，计算更简单、更高效。...截面指标计算、相关性计算、ETF的IOPV计算等都可以通过矩阵计算来完成。行情中心的原始数据存储通常不是矩阵形式，需要通过数据透视（pivoting）来转换。...时序模型主要存储如行情、订单、委托和指标因子等具有时序特征的大数据；在实际业务中，如计算期权面值需要用到合约乘数，又比如对组合需要根据行业分类进行估值、因子、归因和风险计算，这些场景都是典型的关系模型。
需要说明的是，在R语言中进行地理探测器操作，可以分别通过geodetector包、GD包等2个包实现。...这一步骤可以通过ArcGIS的重分类等工具来实现，这里就不再赘述。 3 地理探测器分析 完成上述数据预处理操作，我们即可开始地理探测器的各项具体操作。...3.1 分异及因子探测 首先，我们进行分异及因子探测。在geodetector包中，我们可以基于factor_detector()函数实现这一操作。...但是这里有一个问题——上述结果只能看到不同组合对应的q值变化，但是似乎看不出这种组合方式到底属于非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立、非线性增强中的哪一种情况。...至此，我们就完成了基于R语言中的geodetector包，基于多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的完整流程。
一般的工作表拆分不足之处 仅对一列或二列的数据项去重后的拆分 纵观各家插件的工作表拆分功能，都仅停留在对某列或多列数据的不同项进行拆分，灵活度有限，如可能某人所需的拆分后数据是多项的，如华南区的广州、深圳...最佳的处理方式是，透视表引用数据源，其他自由报表用函数、公式、图表等方式来引用透视表的内容。 此次假设需要拆分的数据是根据销售区域来拆分，具体根据红框所示的3列数据来拆分。...image.png 对要拆分的数据列进行选定后，启用【拆分工作表】功能 只需选定要拆分的列的任意一个单元格，多列需选择多列中的每列一个单元格，让程序识别到基于哪一列来拆分，生成一份待分配内容的工作表清单...image.png 在拆分工作表配置表里配置生成新工作薄名称 此处可根据实际需求，把不同数据组合到不同的工作薄中，和实际的数据分发场景相对应，可能有部分工作薄是多个项目组合在一起分发。...总结 通过Excel拆分工作表的方式，实现数据分发中的权限管理问题，非常灵活方便，无需IT人员设置繁琐的权限配置，并同时可将Excel的灵活报表设计生成功能最终推送到终端用户，摆脱IT人员导向的不贴合实际业务需求
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布，趋势，地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。...本文将对透视表的功能及两个版本的图表进行详细介绍~ 透视表（Pivot Table） 用于通过沿两个轴将多个统计信息组合在一起来汇总一组数据。...透视表的特点是信息量大，用途广泛。 简单的说，透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。 Pivot Table设置 我们依然选择之前王者英雄的数据。 在指标中选择count英雄。...并通过主要定位进行分组。列选择英雄。 此时查询就可以将图表结果进行展示了。 我们会发现与其他图表不同的是，在图表设置下方多了一个透视表选项。...可以对行，列，指标进行设置。并可以指标应用于行还是列。 当然还有过滤，行限制，排序，降序等设置。 在透视表设置中，也是有聚合功能设置。同时设置行统计，列统计，转置，并排显示指标。
02 因子列表 表 1 列出了因子定义及参考文献，后续我们也将提供国内市场上相关因子的数据： 表1：低风险因子列表 ? 数据来源：因子动物园 03 因子定义 接下来让我们来逐个认识这些因子。...为了测试MAX的稳健性，Asness et al.(2016) 将计算周期拉长，在过去 1 年的里选择 20 个最大日收益率的平均值，作为MAX的替代方案。...然后，通过回归模型，计算个股在市场尾部风险上的暴露，便得到了尾部风险因子： ? 3.15....Ang et al.（2006）将市场波动率纳入股票定价模型，并对理论模型进行了经验简化，用市值加权组合代替市场因子，用VIX的变化替代市场风险变动因子。...如何将阿尔法因子转化为超额收益. 国泰君安. 刘富兵. (2018). 基于不同域研究的多因子选股体系. 国泰君安. 朱剑涛. (2015). 投机、交易行为与股票收益（上）. 东方证券.
EXCEL并不适用于处理海量数据，虽然在某种程度上，可以通过一些其他的方法让EXCEL处理大型数据集，但我更推荐使用R或Python去处理，而不是EXCEL。...例如：我们希望通过联接Host Name和Request path字段来创建一个新的URL字段。 ? 上面的问题可以通过使用公式“ =concatenate(B3，C3)” 并且下拉复制公式来解决。...当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。 ? 数据清洗 1.删除重复值：EXCEL有内置的功能，可以删除表中的重复值。...它可以删除所选列中所含的重复值，也就是说，如果选择了两列，就会查找两列数据的相同组合，并删除。 ?...基本的快捷键 通过快捷键来浏览单元格或更快速地输入公式的是最佳的途径。
当你熔化金属成液体滴下时，金属会被拉长（long-format）。如果你把金属它铸成一个模子，它就会变宽（wide-format）。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。...下面我们试试以平均值来重新组合数据，并使用参数na.rm=TRUE来删除空值NA。...sapply 8分解数据框split和查看对象str 9模拟—随机数、抽样、线性模型 1初识ggplot2绘制几何对象 2图层的使用—基础、加标签、注释 3工具箱—误差线、加权数、展示数据分布 4语法基础 5通过图层构建图像...是R的图 道友，来Rstudio里面看动画了 用了这么多年的PCA可视化竟然是错的！！！
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型...例如，要显示具有眼睛和头发颜色组合频率的表格： library(rpivotTable) data(HairEyeColor) rpivotTable(data = HairEyeColor, rows
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