本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60141207 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12567789.html 4. [三维+]:数组(Array) R语言中数组可以看做是矩阵的扩展,它将矩阵扩展到2维以上.如果给定的数组是1维的则相当于向量,2维的相当于矩阵.R语言中的数组元素的类型也是单一的,可以是数值型,逻辑型,字符型或复数型等. R语言中数组的使用 4.1 数组的创建 语法:array

最近初学R语言,在R语言读入EXCEL数据格式文件的问题上遇到了困难,经过在网上搜索解决了这一问题,下面归纳几种方法,供大家分享: 第一:R中读取excel文件中的数据的路径: 假定在您的电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:D:\work\data\1 如果直接把这个路径拷贝到R中,就会出现错误,原因是: \是escape character(转义符),\\才是真正的\字符,或者用/ 因此,在R中有两种方法读取该路径: 1:在R中输入一下路径:D:\\work\\data\\1     

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

时间序列与数据挖掘 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行4. 数据:在命令行终端输入以下命令:

熟悉MySQL的朋友可以使用sqldf来操作数据框 # 引入sqldf库(sqldf) library(sqldf) # 释放RMySQL库的加载(针对sqldf报错) #detach("package:RMySQL", unload=T) # 读取数据 data <- read.csv("data.csv") # sql查询 results <- sqldf("select distinct(name) from data") #

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

因为网络饱和的可能性,如何在异步框架中高效地写大块的数据是一个特殊的问题.由于写操作是非阻塞的,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知ChannelFuture.当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽的风险.所以在写大型数据时,需要准备好处理到远程节点的连接是慢速连接的情况,这种情况会导致内存释放的延迟.让我们考虑下将一个文件内容写出到网络的情况. 我们知道在传输的过程中,由于NIO的零拷贝特性,这种特性消除了将文件的内容从文件系统移动到网络栈的复制过程.所有的这一

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

1.python2将base64数据写成图片,并将数据转为16进制字符串的方法 import binascii img = u'R0lGODlhagAeAIcAAAAAAAAARAAAiAAAzABEAABERABEiABEzACIAACIRACIiACIzADMAADMRADMiADMzADd3REREQAAVQAAmQAA3QBVAABVVQBMmQBJ3QCZAACZTACZmQCT3QDdAADdSQDdkwDungDu7iIiIgAAZgAAqgAA7gBmAABmZgBVqgBP7g

总结R中使用 xpath 和 css selectors 获取标签内容(xpath功能强大,而CSS选择器通常语法比较简洁,运行速度更快些) 例:抓取下面标签的内容: <h3 class="lister index unbold text"><span>小明他很忙</span></h3> (1)使用xpath(与python里使用xpath 相似,R中可以使用html_text() 获取标签中的内容,如"<span>

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

我们可以从一个表中复制所有的列插入到另一个已存在的表中: INSERT INTO table2SELECT * FROM table1; 或者我们可以只复制希望的列插入到另一个已存在的表中: INSERT INTO table2(column_name(s))SELECT column_name(s)FROM table1;       1.bin      bin目录用来保存项目生成后程序集,它有Debug和Release两个版本,分别对应的文件夹为bin/Debug和bin/Release,

442. 数组中重复的数据 442. Find All Duplicates in an Array 题目描述 Given an array of integers, 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice and others appear once. Find all the elements that appear twice in this array. Could you do it without ex

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

一. 引言:    TreeView控件适合于表示具有多层次关系的数据.它以简洁的界面,表现形式清晰.形象,操作简单而深受用户喜爱.而且用它可以实现ListView.ListBox所无法实现的很多功能,因而受到广大程序员的青睐.    树形结构在Windows环境中被普遍应用,但在数据库开发中面对层次多.结构复杂的数据,如何快速构造树形目录并实现导航呢?    二. 实现关键技术:    在Delphi提供的控件中包含了TreeView控件,但树的具体形成还需要用户编写代码.即它的列表项要在程序

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]