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懒癌必备-dplyrdata.table让你数据分析事半功倍

接下来,我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到包,dplyrdata.table,我保证你get到这两个包后,就再也不想用R里面自带基础包函数进行数据分析了!! 在编程语言里面,说语法简单,意味着编程语言与我们正常人逻辑思维是一致。它相对于R自带筛选方法会更高效,我们不需要花很多时间去等待机器反应。 在GitHub上面,之前有人做了一个统计,以下几个函数最为常用: filter( ) 过滤 filter(df,cond1,cond2,…) 用逗号,隔开表示条件是and关系 filter(df, 官网上面有关于data.table包对于dplyr提升改进: ? (sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列计算,看到这里是不是觉得超牛逼,关键是代码非常简洁,一句话事,就帮我们完成数据筛选计算了! DT[,.

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    过滤器 Filter 拦截 Interceptor 区别

    拦截可以对静态资源请求进行拦截处理。 测试结果,并访问: http://www.localhost:8080/test 看控制台输出 从这个控制台打印输出,就可以很清晰地看到有多个拦截过滤器存在时整个执行顺序了。 总结 对于上述过滤器拦截测试,可以得到如下结论: Filter需要在web.xml中配置,依赖于Servlet Interceptor需要在SpringMVC中配置,依赖于框架 Filter执行顺序在 Interceptor之前,具体流程见下图 两者本质区别: 拦截(Interceptor)是基于Java反射机制,而过滤器(Filter)是基于函数回调。 从灵活性上说拦截功能更强大些,Filter能做事情,都能做,而且可以在请求前,请求后执行,比较灵活。

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    拦截(Interceptor)过滤器(Filter执行顺序区别

    ,想到解决这个问题用到Interceptor,但想到了Interceptor,就想到了Filter,于是就想说一下它们执行顺序区别。 关于Interceptor解决权限菜单管理问题,在放在下一篇写吧,就酱紫。 从这个控制台打印输出,就可以很清晰地看到有多个拦截过滤器存在时整个执行顺序了。当然,对于多个拦截它们之间执行顺序跟在SpringMVC配置文件中定义先后顺序有关。 四、总结 对于上述过滤器拦截测试,可以得到如下结论: (1)、Filter需要在web.xml中配置,依赖于Servlet; (2)、Interceptor需要在SpringMVC中配置, (4)、两者本质区别:拦截(Interceptor)是基于Java反射机制,而过滤器(Filter)是基于函数回调。

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    拦截(Interceptor)过滤器(Filter执行顺序区别

    一、引言 本来想记录一下关于用户登陆登陆之后权限管理、菜单管理问题,想到解决这个问题用到Interceptor,但想到了Interceptor,就想到了Filter,于是就想说一下它们执行顺序区别 关于Interceptor解决权限菜单管理问题,在放在下一篇写吧,就酱紫。 接着清空控制台,并访问:http://www.localhost:8080/test,再次看控制台输出: 从这个控制台打印输出,就可以很清晰地看到有多个拦截过滤器存在时整个执行顺序了。 四、总结 ---- 对于上述过滤器拦截测试,可以得到如下结论: Filter需要在web.xml中配置,依赖于Servlet Interceptor需要在SpringMVC中配置,依赖于框架 Filter执行顺序在Interceptor之前,具体流程见下图 两者本质区别:拦截(Interceptor)是基于Java反射机制,而过滤器(Filter)是基于函数回调。

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    拦截(Interceptor)过滤器(Filter执行顺序区别

    ,想到解决这个问题用到Interceptor,但想到了Interceptor,就想到了Filter,于是就想说一下它们执行顺序区别。 关于Interceptor解决权限菜单管理问题,在放在下一篇写吧,就酱紫。 从这个控制台打印输出,就可以很清晰地看到有多个拦截过滤器存在时整个执行顺序了。当然,对于多个拦截它们之间执行顺序跟在SpringMVC配置文件中定义先后顺序有关。 四、总结 对于上述过滤器拦截测试,可以得到如下结论: (1)、Filter需要在web.xml中配置,依赖于Servlet; (2)、Interceptor需要在SpringMVC中配置,依赖于框架 (4)、两者本质区别:拦截(Interceptor)是基于Java反射机制,而过滤器(Filter)是基于函数回调。

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    【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

    01 select()变形函数 dplyr安装就不展示了,dplyr包是内含多函数且功能强大数据处理包。 02 filter( ) filter( ) 函数 筛选数据框内容,选择产品类型是纯棉口罩数据。 ? 多条件筛选,只要在filter中多增加筛选条件即可 ? 04 arrange( ) arrange( ) 函数可用于创建一个新数据框,这个数据框可以按照1个或多个变量进行排序。 desc( ) 函数表示降序排列。让上述表格按照金额单价进行降序排列。 05 group_by( )+summarize() group_by( ) 这个函数是用来创建分组。summarize()用来汇总数据,汇总产品类别销售城市,同时增加平均数量均价。 ? 06 %>%管道操作符 %>%管道操作符,这个是我在dplyr包中最喜欢一个操作符了,它运用起来特别方便,能够连接前后两个步骤,实现嵌套使用简化代码同时还能避免存储多余中间值而节省内存空间。

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    生信代码:数据处理( tidyverse包)

    在Rstudio中加载tidyverse包,可以看到该包下有8个子包,著名ggplot2包即是其中一个子集,我们先着重讲一下数据处理有关包——dplyr包。 dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize( df %>% select(1,2) ##选取1,2列 df %>% select(name,score) df %>% select(-3) ##同样也可以用start_with 或 end_with筛选出具有前缀或者后缀列 df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向选择筛选,选出符合我们条件某些行: df %>% filter( type== 包中涉及到排序包括 sort(),rank(),order(),而在dplyr包中与排序相关是arrange()包,默认是从高到低进行排序,如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者desc(变量)。

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    dplyr-cli:在Linux Terminal上直接执行dplyr

    对于这个问题,今天即将需要介绍 dplyr-cli就能很好解决这个问题。 dplyr介绍 首先再大家简单介绍一下 dplyr包(避免有些刚入门朋友可能不熟悉)。 dplyr功能主要包括: 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形(计算)函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符 littler命令行前端由“ r”(又称“轻量”)提供,作为围绕GNU R语言和统计计算图形环境轻量级二进制包装。 目前不足: 仅在 OSX YMMVbash下测试过 每个命令实质是在单独R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用,但是其执行时候还是会依赖到R包。 将下面的alias放到你.bashrc中: alias mutate="dplyr mutate"alias filter="dplyr filter"alias select="dplyr select"alias

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    R语言数据处理:飞机航行距离与到达延误时间有什么关系??

    数据分析有一半以上时间会花在对原始数据整理及变换上,包括选取特定分析变量、汇总并筛选满足条件数据、排序、加工处理原始变量并生成新变量、以及分组汇总数据等等。 这一点,我想大部分使用EXCEL童鞋都深有体会,写论文时,这么多数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。 1.dplyr安装加载与示例数据准备 1.1 安装dplyr包 脚本输入代码: install.packages("dplyr") #加载dplyr包 library(dplyr) 1.2安装 nycflights13 2.3 删除缺失数据 我们采用dplyr包中filter()函数,进行缺失数据删除。脚本输入代码: myFlights <- filter(myFlights,! 由上图,我们就可以初步分析航程延误时间并非线性关系,至于这种非线性关系该怎么解释,仍需进一步统计调查分析。

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    生信星球学习day6-毽子

    R包学习1.镜像设置为了保证我们可以自定义CRANBioconductor下载镜像,其实是可以在Rstudio中进行设置,只需要运行这两行代码即可:options("repos" = c(CRAN  = Sepal.Length * Sepal.Width)图片select 按列筛选select(test,1)图片select(test,c(1,5))图片(2)按列名筛选select(test,  Petal.Length, Petal.Width)图片vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))图片3.filter ))#用desc从大到小5.summiaze(): 汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length平均值标准差 (x = test2, y = test1, by = 'x')图片6.简单合并在相当于base包里cbind()函数rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols

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