前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >

js中JSON的解析(将json字符串转化为对象)和序列化(将对象转化为json字符串)(函数的功能一般都挺全的,需要的时候去查看完整函数) 一.总结 1.JSON解析:JSON.parse(myJSONtext); 2.JSON序列化:JSON.stringify(myObject); 3.一般函数的功能都很全,很多我们不常用的功能都有,可选参数,需要特殊功能的时候去查完整的函数 二.js中JSON的解析(将json字符串转化为对象)和序列化(将对象转化为json字符串) JSON 的解析和序

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

文件管理主要函数: list.files( ): 查看当前目录下文件. file.show( ): 显示文件. file.access( ): 查看文件是否可读可写. file.create( ): 创建一个文件.例如:file.create(“D:/lesong.xls”). dir.create( ): 创建一个目录.例如:dir.create(D:/lesong). file.remove( ):删除一个文件. File.choose( ):选择一个文件.

1:输入函数名. 2:methods( ),例如methods(quantile). 3:针对方法2得到的带*的,例stats:::quantile.default.

https://unicode-table.com/cn/ 这个链接是我想要查的 格式如下图 先放这里收藏,我也不知道怎么搜索

Linux内核make命令选项 2012年5月28日lenky发表评论阅读评论6,289 次浏览   升级Linux内核的操作已经变得很简单,基本的几个命令即可搞定:make menuconfig.make.make modules.make modules_install.make install.除了这几个常用选项,make命令还有另外的几个选项对于我们也是十分有帮助,在内核源码树目录下执行make help可以看到这些选项,不过下面还是介绍几个我认为比较有用的选项:1,make V=1,这

原网址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bb07f83010152z0.html 在使用R做数据挖掘时,最常用的数据结构莫过于dataframe了,下面列出几种常见的dataframe的操作方法.1.查看数据 head(dataframe) # 查看数据前10行tail(dataframe) # 查看数据后10行 2.合并数据(1)data.frame(x,y)x,y是dataframe或者一列数据,x和y的行数一样,该操作得到一个新的dataframe,该dat

在R语言里面,DataFrame的一列数据本质上可以认为是一个向量或列表,但是一行数据不是. 今天有一个31列的数据集,由于放在第一行的变量名格式不规范,读入数据的时候不能顺带读入变量名.于是跳过首行,先直接读入数据,之后手动给DataFrame命名. 为了避免出错,把变量第一行作为DataFrame读入,于是得到一个只有一行的DataFrame. headers <- read_table2("headers.dat", col_names=FALSE) headers <

ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则, 能够创建任意类型的统计图形 1.导入包 library(maps) library(maptools) library(rgdal) library(plyr) library(MASS) library(dplyr) library(ggplot2) 案例1:钻石数据集 采用ggplot2自带的钻石数据集. 数据集变量简介 ##

Rsession让Java调用R更简单 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥

一.dump命令: 该命令既可以针对整个文件系统进行备份,也可以仅针对目录来备份.还可以指定不同的备份等级(-0~-9共10个等级). dump -W:列出在/etc/fstab中具有dump设置的分区是否备份过. 命令格式: dump [-Suvj] [-level] [-f 备份文件] 待备份数据 参数说明: -S:仅列出后面的待备份数据所需要的磁盘空间大小. -u:将这次dump的时间记录到/etc/dumpdates文件中. -v:将dump的文件过程显示出来. -j:加入bzip2的支

R语言语法基础一 Hello world #这里是注释 myString = "hello world" print(myString) [1] "hello world" 基本数据类型 print(class(TRUE)) #logical print(class(5)) #Numeric print(class(2L)) #Integer print(class(2+5i)) #Complex print(class("hello")) #C

前言 欢迎来到系列教程的第六部分!在这篇教程中,我们将详细探讨基于类的视图(简称CBV).我们也将重构一些现有的视图,以便利用内置的基于类的通用视图(Generic Class-Based Views). 这篇教程我们还将讨论许多其他主题,例如如何使用分页,如何使用markdown以及如何添加简单的编辑器.我们还将探索一个名为 Humanize 的内置软件包,用于对数据进行“人为操作”. 好了,伙计们!让我们来实现一些代码.今天我们还有很多工作要做! 视图策略 到头来,所有的Django视图其实

前言 欢迎来到本系列教程的第5部分,在这节课,我们将学习如何保护视图防止未登录的用户访问,以及在视图和表单中访问已经登录的用户,我们还将实现主题列表和回复列表视图,最后,将探索Django ORM的一些特性和数据迁移的简单介绍. 保护视图 我们必须保护视图防止那些未认证(登录)的用户访问,下面是发起一个新话题的页面 在上图中,用户还没有登录,尽管他们可以看到页面和表单.Django有一个内置的  视图装饰器 来避免它被未登录的用户访问: boards / views.py(完整代码) 来自 dj

SparkSQL和DataFrame SparkSQL简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用.它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! SparkSQL的特性 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接 DataFrames简介 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

https://www.jianshu.com/p/7df62865c3ed Rapp --简书 Microsoft的Office软件在办公软件领域占有绝对的主导地位,几乎每个职场人士都必须掌握Word,Excel和PPT的使用.对于R用户来说,用来处理表格的Excel早就可以弃之不用,但是在撰写报告的时候还是离不开Word和PPT.尽管我们也可以利用kniter和Rmarkdown 等软件包自动生成报告,但它们更擅长生成HTML格式的文档(网页形式),在生成Word和PPT文档的时候功能有限,

1. 文件系统介绍 R语言对文件系统的操作,包括文件操作和目录操作,函数API都定义在base包中. 2. 目录操作 2.1 查看目录 查看当前目录下的子目录. # 启动R程序 ~ R # 当前的目录 > getwd() [1] "/home/conan/R/fs" # 查看当前目录的子目录 > list.dirs() [1] "." "./tmp" 查看当前目录的子目录和文件. > dir() [1] "readme

1. 系统 版本信息 内核版本 使用 uname 命令: -a : 查看所有系统信息 -r : 查看内核版本信息 -s : 查看内核名称 代码如下: [niesh@niesh ~]$ uname -a Linux niesh 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [niesh@niesh ~]$ uname -r 3.10.0-327.el7.x86_64

一. 批量生成文件夹,批量读取文件夹名称 今日,工作中遇到这样一个问题:boss给我们提供了200多家公司的ID代码(如6007.7920等),需要根据这些ID号去搜索下载新闻,从而将下载到的新闻存到以公司ID生成的指定文件夹下!所以第一个问题就是200多个公司,不可能每一次下载,都要去点击:新建文件夹,然后对文件夹命名,too boring and monotonous.嘿嘿,幸好有R的陪伴! let's do it,来看看R如何完成这些工作! 主要用到两个函数 一. dir.create-生