分组统计数据集是很常见的需求,R中也有相应的包支持数据集的分组统计.自己尝试了写了段R代码来完成分组统计数据集,支持公式,感觉用起来还算方便.代码分享在文章最后. 使用方式: step 1: source('AggregateSummary.R') step 2: pastecs_summary(mpg+hp+wt~am,data=mtcars) 执行结果如下: AggregateSummary.R的源码: library(plyr) library(stringr) library(paste

分组统计 1.假定有一组成绩数据,要求根据性别进行分组统计: > score    ID   score1 score2 Gender1  101 11.35321    0.9   male2  102 12.58654    0.6   male3  103 19.79380    0.9 female4  104 12.01352    0.4 female5  105 11.97081    0.4 female6  106 17.37480    0.7 female7  107 14

group by 最后一个时间是多少按多少分组 select count(1), trunc(a.refund_insert_time, 'hh24') + case when to_char(refund_insert_time,'mi') >= '30' then numtodsinterval(30,'minute') else numtodsinterval(0,'minute') end from refund_record a where a.refund_complete_time

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

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   

2013-9-15 1.    CustomValidator验证控件验证用户输入的字符长度 在实际的开发中通常会遇到验证用户输入的字符长度的问题,通常的情况下,可以写一个js的脚本或者函数,在ASP.NET中我们也可以通过CustomValidator验证控件来实现这一验证.具体如下. 用户名:<asp:TextBox ID="txtUserName" runat="server"></asp:TextBox> <asp:Custom

1. 斐波那契 from itertools import islice def fib(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a+b print list(islice(fib(), 5)) # [0, 1, 1, 2, 3] 2. for……else……用法(以查找素数为例) 正常版本: def print_prime(n): for i in xrange(2, n): found = True for j in xrange(2, i)

本工具可实现的效果: 1.读取大文件(大于1GB) 2.根据分隔符分割后的列分组 3.速度快. 4.处理过程中,可以随时停止处理,操作不卡死. 5.有对当前内存的实时监测,避免过多占用内存,影响系统运行. 6.实时显示处理的行数. 处理类代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Linq; using System.Text

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

DataTable分组统计: .用两层循环计算,前提条件是数据已经按分组的列排好序的. DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn("name", typeof(string)), new DataColumn("sex", typeof(string)), new DataColumn("score", typeof(

XtraGrid的关键类就是:GridControl和GridView.GridControl本身不显示数据,数据都是显示在GridView/CardView/XXXXView中.GridControl是各种View的容器.所以要控制显示,要从GridView这些类入手.关于GridControl与GridView的关系,我不说了.下面给出一段代码.实际使用中常用到. public Form2()        {            InitializeComponent(); //不显示内

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

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

视频课程:李兴华 Oracle从入门到精通 视频课程学习者:阳光罗诺 视频来源:51CTO学院 整体内容: 统计函数的使用 分组统计查询的实现 对分组的数据过滤 统计函数 在之前我们就学习过一个COUNT()函数,这个函数的主要作用是统计一张表之中的数据量的个数.和它功能与之类似的常用函数有五个: 统计个数COUNT():根据表中的实际数据量返回结果. 求和SUM():是针对于数字的统计 平均值AVG():是针对数字的统计 最小值MIN():各种数据类型都支持. 最大值MAX():各种数据类型都

分组统计 问题 B: 分组统计时间限制: 1 Sec 内存限制: 32 MB 提交: 416 解决: 107 [提交][状态][讨论版][命题人:外部导入] 题目描述 先输入一组数,然后输入其分组,按照分组统计出现次数并输出,参见样例. 输入 输入第一行表示样例数m,对于每个样例,第一行为数的个数n,接下来两行分别有n个数,第一行有n个数,第二行的n个数分别对应上一行每个数的分组,n不超过100. 输出 输出m行,格式参见样例,按从小到大排. 样例输入 1 7 3 2 3 8 8 2 3 1 2

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

概述 本文从一段统计C/C++程序脚本入手,记录shell脚本常用和重要的知识点. 代码量统计程序 文件名称,count_code_line.sh 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536 #!/bin/bash # 统计代码行数 去除空格和注释# author: by wangxintang function count_dir(){ total1=0 for input in $* do count=`fi

Linq to SQL 语法查询(链接查询,子查询 & in操作 & join,分组统计等) 子查询 描述:查询订单数超过5的顾客信息 查询句法: var 子查询 = from c in ctx.Customers where (from o in ctx.Orders group o by o.CustomerID into o where o.Count() > 5 select o.Key).Contains(c.CustomerID) select c; in 操作 描述:查