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分组统计你只想到group_by操作吗?

最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 data为数据集 ...为分组变量...0 1 6 3 1 0 7 4 1 1 7 2 ddply 接触了Hadley Wickham神包tidyverse以后感觉数据操作那么简单...,这里介绍一种可以实现分组计算/操作的方法,就是plyr包的split-apply-combine思想 2.1 ddply语法 ddply(.data, .variables, ... ) .data

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tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总(sumamrise+group_by)

使用tidyverse进行简单的数据处理: 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select,玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...一 summarize汇总 汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值,标准差,最小值,个数和逻辑值...分组汇总 group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一:分组摘要 2.1 按照Species分组,变量汇总 iris %>%...group_by(Species) %>% summarise(avg_pet_len = mean(Petal.Length), sd_pet_len = sd...iris %>% group_by(Species) %>% summarise( n_pet_len = n(), noNA_n_pet_len = sum

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理解group by

2.FROM test Group BY name:该句执行后,我们想象生成了虚拟表3,如下所图所示,生成过程是这样的:group by name,那么找name那一列,具有相同name值的行,合并成一行...(4)例如我们执行select name,sum(number) from test group by name,那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作,例如对name为aa的那一行的...number列执行sum操作,即2+3,返回5,最后执行结果如下: (5)group by 多个字段该怎么理解呢:如group by name,number,我们可以把name和number 看成一个整体字段...如下图 (6)接下来就可以配合select和聚合函数进行操作了。...如执行select name,sum(id) from test group by name,number,结果如下图: (已失效)文章出处:理解group by和聚合函数 注意:mysql对group

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Group by 分组详解

2.FROM test Group BY name:该句执行后,我们想象生成了虚拟表3,如下所图所示,生成过程是这样的:group by name,那么找name那一列,具有相同name值的行,合并成一行...(4)例如我们执行select name,sum(number) from test group by name,那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作,例如对name为aa的那一行的...number列执行sum操作,即2+3,返回5,最后执行结果如下: (5)group by 多个字段该怎么理解呢:如group by name,number,我们可以把name和number 看成一个整体字段...如下图 (6)接下来就可以配合select和聚合函数进行操作了。...如执行select name,sum(id) from test group by name,number,结果如下图: (已失效)文章出处:理解group by和聚合函数 注意:mysql对group

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group by如何优化?

// group by如何优化?...row in set, 1 warning (0.00 sec) 最后面有: using index:覆盖索引 using temporary:使用了内存临时表 using filesort:使用了排序操作...那么针对group by操作,我们如何优化? 01 group by优化之索引 从上面的描述中不难看出,group by进行分组的时候,创建的临时表都是带一个唯一索引的。...如果数据量很大,group by的执行速度就会很慢,要想优化这种情况,还得分析为什么group by 需要临时表?...所以,使用索引可以帮助我们去掉group by依赖的临时表 02 group by优化---直接排序 如果我们已经知道表的数据量特别大,内存临时表肯定不足以容纳排序的时候,其实我们可以通过告知group

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Flink SQL 知其所以然(二十六):Group 聚合操作

大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中除了窗口操作之外最常用的数据聚合方式,Group 聚合。...Group 聚合 ⭐ Group 聚合定义(支持 Batch\Streaming 任务):Flink 也支持 Group 聚合。...tumble window + key ⭐ 应用场景:一般用于对数据进行分组,然后后续使用聚合函数进行 count、sum 等聚合操作。...那么这时候,小伙伴萌就会问到,我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合,只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行,那这两个聚合的区别到底在哪?...聚合算子,向下游发送数据的 shuffle 策略是根据 group by 中的 key 进行发送,相同的 key 发到同一个 SubTask(并发) 中 ⭐ Group 聚合算子(group by key

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