每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l…
笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 原文链接: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51086663 函数名 功能 特点apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与list合用,返回仍是li…
转自:https://blog.csdn.net/u010946448/article/details/83752984#_75…
如果有用U8的可以明白这个功能就是模仿他的统计功能.我不过是把他造成通用的与适应于DEV的. (效率为6000条数据分组统计时间为3秒左右分组列过多5秒.1000条以下0.几秒,500条下0.00几秒) 前置准备 需求DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.GridView 一个grid数据源.原生为DataGridView .Dev重写为gridview 由于Dev的绑定entity与datatable绑定上去Gridview类型会不一致.前者导致gridview.Get…
#-*-coding:utf-8-*- #__author__ = "logan.xu" import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine,funcfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,String from sqlalchemy.orm import sessionmaker…
apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   …
最近在做一个招聘网时,需要显示一个月内企业招聘信息的发布数量,按日期分组统计,刚开始是直接从源数据库表里面进行group by,但这样子就出现日期不连续的问题了,我想要的效果是,若当天没有数据,则显示为0,这样就达到连续的效果.一开始的想法是使用外连接的方法,但这样就需要另外一张日期表作为连接的对象,研究半天,也就这办法来的实在点,如下: 这里我生成从2016-1-1开始的10w条日期数据,对于连接已经够用了,下面显示的是第9w9到10w的的数据 接着,就可以用left join做连接来做日期分…
select FROM_UNIXTIME(start_time,'%Y-%m-%d')as date,COUNT(*) FROM random_num GROUP BY FROM_UNIXTIME(start_time,'%Y-%m-%d') sql解释:在 random_num 表中将 start_time 按照 Y-m-d 的格式 进行分组,统计每天的数据条数…
上一篇文章中的分组,都是通过新建列的方式实现的,直观上比较容易理解.不过这样都修改了原始数据的结构,如果我们不在源表上进行修改,直接通过度量值的方式来进行分组,是否可以实现呢? 答案当然是肯定的. 采用度量值的方式首先定义好分组的类别和标准,然后把需要分组的数据分别统计到指定的分组中. 依然按照上篇文章的数据,统计优秀.良好.及格和不及格的学生分别有多少? 成绩表中的数据结构不做任何更改,我们先创建一个分组表, 如果成绩落在最小值和最大值之间,就归属于该分组. 编写度量值如下: 成绩分组统计 =…
Oracle按不同时间分组统计 Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1: 日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 04-9月 -10 44 04-10月-10 88 注意:为了显示更直观,如下查询已皆按相应分组排序 1.按年份分组 sel…