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R语言筛选的方法--select

我们知道,R语言学习,80%的时间都是在清洗数据,而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要,如何选择合适的进行分析,你知道几种方法? 如何优雅高效的选择合适的,让我们一起来看一下吧。 1....使用R语言默认的方法:选择 这一种,当然是简单粗暴的方法,想要哪一,就把相关的号提取出来,形成一个向量,进行操作即可。...而且,后面如果想要根据的特征进行提取时(比如以h开头的,比如属性为数字或者因子的等等),就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了,select,rename,都是一等一的良将。...提取h开头的 这里,用starts_with,会匹配开头为h的。 其它还有contains,匹配包含的字符,还有end_with,匹配结尾的字符。 应有尽有,无所不有。...提取因子和数字的 「匹配数字的:」 re2 = fm %>% select_if(is.numeric) 「匹配为因子的:」 re3 = fm %>% select_if(is.factor)

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销售需求丨多判定筛选(一)

[1240] 在实际做报表中,我们经常能遇到一些特殊情况需要我们对一张表来进行筛选。...最开始白茶写的几期文章,讲解过利用CALCULATE函数和FILTER函数的筛选求和模式,但是当时的思路是限定一个点。比如说我有一份销售退货表,限定条件是“销售”,我不想知道退货的情况。...后来在写关于活动月份环比的时候,因为值不唯一,需要提供多个值来解决筛选情况,当时使用的是“IN”。 本期呢,白茶决定分享一下,如果我的限定条件,不只是一,而是很多,该怎么操作呢?...筛选!那么想到筛选,需要我们记住的有两个函数,CALCULATETABLE函数与FILTER函数,这两个都可以对表进行筛选,迭代。...白茶这个题尝试很多次: 第一次尝试: 第一次尝试 = FILTER ( '示例', '示例'[语文] = MAX ( '示例'[语文] ) ) [1240] 单纯的利用FILTER这个函数,整个表都进行了筛选

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Linux日志筛选命令

(1)Linux目录操作命令 cd ..退出当前目录,返回上一级目录;cd / 退出当前目录,返回根目录; mkdir命令用于创建一个新的目录;rmdir命令功能删除指定的空目录。...(2)Linux筛选日志 下面罗列的这些基本命令,很有用,对于查询线上线下问题都非常有用的,不妨学习一下哈。...b.Less less 工具也是对文件或其它输出进行分页显示的工具,应该说是linux正统查看文件内容的工具,功能极其强大。less 的用法比起 more 更加的有弹性。...,即使筛选出来也会有很多条数据。...ps -ef | grep xxx 也可以完成相应的筛选工作; 4.终止某个进程的命令 kill -9 XXXXX XXXXX为上述查出的序号 如: 19979线程终止为: kill -9

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表格数太多需要横向筛选怎么办?

前期,我用VBA写了个小工具,用于解决一个问题:表格很宽,有许多,一眼看不到头,我们只想看自己需要的数据怎么办?...例如下图,我们想看张三丰会什么工具,看起来就比较费劲,横向筛选就可以只显示张三丰涉及的工具,其他空白处不予显示。...如果我们可以快速将这张表转变成一维的,即所有"工具"也纵向显示,岂不是可以方便的利用Excel强大的纵向筛选就可以随意筛选自己想要的结果了?...动图展示如下: 转换完成之后,表格就成了这个样子,你可以随意筛选了: Power query除了快速还有两个好处: 可以在数据源之外单独生成表格,不影响原表结构。...Power Query的这种快速逆透视功能不仅适用于方便筛选,还可用于服装业尺码快速横排竖排转化等工作。 作为数据处理利器,Power Query的功能还非常多,有兴趣的不妨试一试。

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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过属性对进行筛选

本文主要目的是通过属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的是整数类的,有的是字符串列的,有的是数字类的,有的是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的,就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include...= None,exclude = None),返回DataFrame的子集。...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的,请使用np.number或'number' 要选取字符串的,必须使用‘object’ 要选择日期时间...,请使用np.datetime64,'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的,请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import

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【说站】excel筛选数据中的重复数据并排序

的“条件格式”这个功能来筛选对比两数据中心的重复值,并将两数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。...比如上图的F、G两数据,我们肉眼观察的话两数据有好几个相同的数据,如果要将这两数据中重复的数据筛选出来的话,我们可以进行如下操作: 第一步、选择重复值 1、将这两数据选中,用鼠标框选即可; 2...、单击菜单栏的“条件格式”》“突出显示单元格规则”》“重复值”; 3、在弹出窗口按照如下设置,“重复”值(这个按照默认设置即可),设置为“浅红填充色深红色文本”(这个是筛选出来的重复值的显示方式,根据需要进行设置...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤,我们将两数据的重复值选出来了,但数据的排列顺序有点乱,我们可以做如下设置: 1、选中F,然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”,选择“以当前选定区域排序”...2、选中G,做上述同样的排序设置,最后排序好的结果如下图: 经过上面的几个步骤,我们可以看到本来杂乱无章的两数据现在就一目了然了,两数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面,不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列

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Linux IP代理筛选系统(shell+proxy)

上一篇博客,介绍了Linux 抓取网页的实例,其中在抓取google play国外网页时,需要用到代理服务器 代理的用途 其实,除了抓取国外网页需要用到IP代理外,还有很多场景会用到代理: 通过代理访问一些国外网站...需要重新筛选一个更快的吗? 如果把所有代理IP源筛选一遍后,仍然没有一个可用的代理IP,该怎么办?是继续循环再筛选一次或多次,还是寻找新的代理IP源?...方案设计 总体思路:寻找并缩小筛选的IP代理源——》检测代理IP是否可用——》IP可用则记录下来抓取网页——》代理IP故障则重新筛选——》继续抓取网页——》完成 1、IP代理源 选择有两个原则:可用和免费...其实现杀死当日僵死的后台抓取进程,请见上一篇博客 Linux 抓取网页实例 ——》 自动化总控脚本 ——》kill_curl.sh脚本,其原理是kill -9 进程号,关键脚本代码如下: while [...,筛选出12国可用的免费代理IP,完成每日12国网页排名和游戏网页的抓取任务 之后,就是对网页中游戏属性信息的进行提取、处理,生成每日报表、邮件定时发送和趋势图查询等,详见我的上一篇博客:Linux 抓取网页实例

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