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通过剪贴板R和Excel移动

相信大家都用Excel处理过据,对于使用R的人来说,更是经常需要从Excel中把据读入到R中做进一步处理。虽然Excel统计和绘图也很强大,但是还是是有一些局限性的。 如果要使用R直接读取.xlsx文件,是需要额外安装一些R包的。 小编的做法一般是将Excel文件另存为csv文件或者是制表符隔的文件再用R的read.table来做处理。 那么今天小编就给大家介绍两个简单R读取Excel中据的偷懒方法。 1.scan 举个例子,我从TCGA下载了一套临床据,想看看不同病理期的病人别有多少个,当然Excel也可以通过筛选来得到每个期的病例,但是当病理期很多的时候,操作起来也需要一些时(如果你是 这个时候scan就可以大显身手了 #读入的是符串,所以需要设置what为character, #如果读入的是可以直接scan() #隔符默认是空,这里设置成制表符 stage=scan(what

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ProphetR语言中进序列据预测

然后,R 中,我们可以使用以下语句将查询结果集传递到据帧df中: df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的据框包含多少个观测值,可以运以下语句: ,据输入到Prophet中前,将其作图并检查据。 ---- 最受欢迎的见解 1.python中使用lstm和pytorch进序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进序列预测析 3.使用r语言进序列(arima,指平滑 )析 4.r语言多元copula-garch-模型时序列预测 5.r语言copulas和金融时序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时序列中的随机波动 7.r语言时序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape时序列聚类方法对股票价格时序列聚类 9.python3用arima模型进序列预测

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    如何Mac据迁移?

    更换了新的Mac,怎样把旧Mac的文件、系统设置、帐号信息等各种据从原来的设备中迁移过来?macw小编带来了Mac据迁移教程。 据迁移教程 你 Mac 里储存的大量文件资料习惯使用的系统设置、帐户信息,都能通过 Mac 自带的迁移助理 app,事无巨细地转移到新 Mac 上。 需要准备什么? 原有 Mac 上打开系統偏好设置〉共享,确保电脑名称栏中显示一个名称。 开始给Mac搬家 两台 Mac 上,同时打开应用程序〉实用工具〉迁移助理并点按继续。 新 Mac 上选择从 Mac、时机器备份或启动磁盘,并点按继续。当系统再次提示你选择时选择另一 Mac。 原有 Mac 的同一界面上,选择至另台 Mac。 如果你选择重命名,这个帐户会作为单独的用户出现新 Mac 上,并拥有单独的登录名。如果选择替换帐户,则这个旧帐户会删除,并替换新 Mac 上的帐户,包括相应个人文件夹中的所有内容。

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    使用R语言的Mfuzz包进基因表达的时趋势析并聚类群

    尽管Mfuzz包一开始是为处理基因表达或蛋白表达谱据而开发的,但实际应用中也可以对其它类型的生物学或非生物学据进聚类析,或者“其它非时梯度”的情形,这些本篇的最后也有简单提及。 本篇不涉及Mfuzz的详细计算细节,主要简介如何R语言中使用Mfuzz包执聚类析。 一篇使用到Mfuzz包聚类的相关文献案例 首先来看一篇文献的部内容,我当初也是这篇文献中第一次看到了使用Mfuzz包对时序列聚类群。 使用Mfuzz包析基因表达的时趋势并聚类群的简单演示 接下来,我们不妨就以上述Gao等(2017)的蛋白质组据为例,展示使用Mfuzz包对时序列类型据的聚类过程。 使用Mfuzz包执序列的聚类析 根据帮助文档的操作过程,加载Mfuzz包后,将据表读取到R中,执据转换、标准化、聚类等一系列操作,将具有相似的时表达特征的蛋白聚一类。

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    使用R语言进序列(arima,指平滑)

    一旦将时序列据读入R,下一步就是将据存储R中的时序列对象中,这样就可以使用R的许多函析时序列据。要将据存储序列对象中,我们使用R中的ts()函。 使用8阶简单移动平均值进平滑的据可以更清晰地显示趋势量,我们可以看到英国国王的死亡年龄似乎已经从大约55岁降至大约38岁最后的20位国王中,然后第40位国王序列的统治结束后增加到大约73 与简单的指平滑一样,参alpha和beta的值介于0和1,接近0的值意味着对未来值进预测时,对最近的观察值的重要性很小。 从图中我们可以看出,下摆直径从1866年的约600增加到1880年的约1050,1911年,下摆直径减少到约520。 为了进预测,我们可以使用R中的HoltWinters()函拟合预测模型。 参alpha,beta和gamma都具有介于0和1的值,并且接近0的值意味着对未来值进预测时对最近的观察值的权重相对较小。

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    java打印两个整_Java程序两个打印Armstrong

    参考链接: Java程序使用函显示的阿姆斯壮 阿姆斯特朗是一个等于其各个的立方和的。 例如,153是Armstrong,例如-153 = (1)3 + (5)3 + (3)3  153 1 + 125 + 27  154 153  算法1. sum + (rem * rem * rem);  check = check / 10;  }  if(sum == i){  System.out.println(""+i+" 是一个阿姆斯特朗。 ;  }  }  }  }  输出结果Enter the first number::  1  Enter the second number::  500  1 是一个阿姆斯特朗。   153 是一个阿姆斯特朗。  370 是一个阿姆斯特朗。  371 是一个阿姆斯特朗。  407 是一个阿姆斯特朗

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    R语言使用贝叶斯层次模型进

    p=10932 介绍 本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。  可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘布。 鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于析晶格据的空模型。 疾病作图 病学中,重要的是制作地图以显示相对风险的空布。 除了使用潜效应,还可以对空 依赖性进显式建模。  参 prior定义了使用前param及其参此,为 精度配了带有参\(0.01 \)和\(0.01 \)的伽玛先验值,而 为空自相关参指定了带有参\(1 \) 和\(1 \)的beta先验值(即a隔\(((1,1)\))中的均匀先验

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    R语言使用贝叶斯层次模型进

    p=10932 介绍 本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于析晶格据的空模型。 Expected 疾病作图 病学中,重要的是制作地图以显示相对风险的空布。 除了使用潜效应,还可以对空 依赖性进显式建模。 参 prior定义了使用前param及其参此,为 精度配了带有参\(0.01 \)和\(0.01 \)的伽玛先验值,而 为空自相关参指定了带有参\(1 \) 和\(1 \)的beta先验值(即a区\(((1,1)\))中的均匀先验

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    80-R享03-Rmd中使用内代码与参

    前言 [[70-R茶话会15-你的编程菜鸟路上缺失的一课]] 和[[04-可重复工作执简明指南(中)]] 我们都提过,Rmd 的参化功能非常的实用。 这里还结合Rmd 的文中使用代码的功能,来聊聊如何自动化执脚本。 参[[71-R享01-Rmd新手入门指南]] 中我们提过Rmd 的头文件配置。 我们也可以头部部通过params 参设置变量。 比如上例中yaml 头部创建的变量对象,就可以通过内代码调用: 显示输出结果中,就会输出group1,2 对应的值: 通过这样的参化方法,我们可以直接对文档进一次修改,甚至外部传递参,实现更好的自动化处理 参考资料 [1]R Markdown 入门教程 | 统计都 (cosx.org): https://cosx.org/2021/04/rmarkdown-introduction/ [2]12 Lesson

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    据业务】几招教你如何R中获取据进

    【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部第一部中,我们探索如何使用R语言进据可视化。第二部将探讨如何R语言中获取据并进析。 ?   而实际积累的据也为消费者对产品决策和最终决定是否购买方面也起了重要作用。作为消费者,寻找合适的据是一个十复杂的过程。这样一来,R语言就有了用武地。 使用R语言进编程,开发者可以用一个脚本快速绘制统计出适合自己的析。下面,让我们看看R编程的一些特性和用法。 ? 用R语言进据处理的不同方法:   R可以从以下几个方面读取据:   ·电子据表   ·Excel表   ·据库   ·图片   ·文本文件   ·其他特殊格式 ? ·读取文本文件   包含文本文件的据可以R会话时使用扫描命令读取。   记住使用选项what= " "扫描命令,这表明输入的符将带有据类型属性。

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    如何 Java 和 Kotlin 互操作 | AndroidDevSummit 中文幕视频

    或者您需要用到一个利用 Java 语言编写并已经很多 Kotlin 或者 Java 项目里被采用的库或者项目。 本场演讲中,Murat Yener, Nicole Borrelli 和 Wenbo Zhu 将为大家带来 Kotlin 和 Java 代码互操作的最佳实践做法,这些互操作是如此顺畅,以至于只能通过阅读源代码才能区别出哪部是用哪种语言编写的 v.qq.com/x/page/h302… Bilibili 视频链接: www.bilibili.com/video/av764… 请继续保持关注,我们会陆续为大家带来本次开发者峰会全部演讲的中文幕视频 欢迎大家就本次峰会中的内容提出 Android 开发问题,我们将峰会内容放送完毕后邀请 Android 团队工程师们为大家做出解答。

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    linux 上指定时段内每隔多少钟自动执任务计crontab

    datename=$(date +%Y%m%d-%H%M%S) echo $datename >> /tmp/logtest.txt */2 19,20 * * * /bin/sh /root/1.sh 每天晚上 2点到19和20点每2钟执一次 [root@dpm ~]# cat /tmp/logtest.txt 20191112-180001 20191112-180201 20191112-180401 20191112-195001 20191112-195201 20191112-195401 20191112-195601 20191112-195801 总结 以上所述是小编给大家介绍的linux 上指定时段内每隔多少钟自动执任务计 此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持! 如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

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    r语言中使用GAM(广义相加模型)进电力负荷时序列

    p=9024 用GAM进建模时序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时序列来进析。据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表据读到data.table。 将工作日的符转换为整,并使用recode包中的函重新编码工作日:1.星期一,…,7星期日。 DT[, type]) n_date <- unique(DT[, date]) n_weekdays <- unique(DT[, week]) period <- 48 让我们看一下用电量的一些据并对其进绘制的时序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们一天中有48个测量值,一周中有7天,因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进建模的自变量。 训练我们的第一个GAM。 我们这里可以看到变量对电力负荷的影响。左图中,白天的负载峰值约为下午3点。右边的图中,我们可以看到周末负载量减少了。 让我们使用summary函对第一个模型进诊断。

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    r语言中使用GAM(广义相加模型)进电力负荷时序列

    p=9024 用GAM进建模时序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时序列以进析。据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表据读到data.table。 将工作日的符转换为整,并使用recode包中的函car重新编码工作日,以适应一周中出现的情况:1.星期一,…,7星期日。 unique(DT[, type])n_date <- unique(DT[, date])n_weekdays <- unique(DT[, week])period <- 48 让我们看一下用电量的一些据并对其进右边的图中,我们可以看到周末消费量减少了。 让我们使用summary函对第一个模型进诊断。 P值:给定变量对响应变量的统计显着性,通过F检验进检验(越低越好)。\(R ^ 2 \)–调整后的R平方(越高越好)。我们可以看到R-sq。(adj)值有点低...

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    算法——(转)动态规入门

    2、例题解析     首先,我们看一下这道题(此题目来源于北大POJ):三角形(POJ1163) ?     上面的三角形中寻找一条从顶部到底边的路径,使得路径上所经过的和最大。     然后我们用D( r, j) 来表示第r第 j 个(r,j从1开始算)     我们用MaxSum(r, j)表示从D(r,j)到底边的各条路径中,最佳路径的和。     因为三角形的是 n(n+1)/2 2.3 递归转动态规     根据这个思路,我们就可以将上面的代码进改进,使成为记忆递归型的动态规程序:  #include <iostream> 现开始析倒第二的每一个,现2,2可以和最后一4相加,也可以和最后一的5相加,但是很显然和5相加要更大一点,结果为7,我们此时就可以将7保存起来,然后7,7可以和最后一的5 三角形里每个“状态”只需要经过一次,且每个状态上作计算所花的时都是和N无关的常

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    一次非常有趣的 SQL 优化经历

    阅读本文大概需要 6 钟。 前言 网上刷到一篇据库优化的文章,自己也来研究一波。 场景 据库版本:5.7.25 ,运虚拟机中。 学会析 sql 执,mysql 会对 sql 进优化,所有析计很重要 知识扩展 索引优化 上面讲到子查询的优化,以及如何建立索引,而且多个段索引时,别对段建立了单个索引。 sex ,type ,age 段做了索引,据量为300w 查询时:0.415s 执: 发现 type = index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化,对结果集采用intersect ,且长度尽可能短,如主键和外键,类型段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤后还有很多据,那么索引的效率将会比较低,即列的区度较低,那么如果多个列上建立索引,那么多个列的区度就大多了 段上需要建立索引 Where条件上不要使用运算函,以免索引失效 ·END· 程序员的成长路 路虽远,则必至 本文原发于 同名微信公众号「程序员的成长路」,回复「1024」你懂得,给个赞呗

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    一次非常有趣的 SQL 优化经历

    耗时为:0.413s 比前 sql 的时都要短。 学会析 sql 执,mysql 会对 sql 进优化,所有析计很重要 知识扩展 索引优化 上面讲到子查询的优化,以及如何建立索引,而且多个段索引时,别对段建立了单个索引。 sex ,type ,age 段做了索引,据量为300w 查询时:0.415s 执: ? 执: ? 最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性: 都会使用到索引,即索引的第一个段sex要出现where条件中。 ,且长度尽可能短,如主键和外键,类型段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤后还有很多据,那么索引的效率将会比较低,即列的区度较低,那么如果多个列上建立索引,那么多个列的区度就大多了

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    一次 SQL 优化经历

    耗时为:0.413s 比前 sql 的时都要短。 学会析 sql 执,mysql 会对 sql 进优化,所有析计很重要 知识扩展 索引优化 上面讲到子查询的优化,以及如何建立索引,而且多个段索引时,别对段建立了单个索引。 sex ,type ,age 段做了索引,据量为300w 查询时:0.415s 执: ? 执: ? 最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性: 都会使用到索引,即索引的第一个段sex要出现where条件中。 ,且长度尽可能短,如主键和外键,类型段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤后还有很多据,那么索引的效率将会比较低,即列的区度较低,那么如果多个列上建立索引,那么多个列的区度就大多了

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