1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

方法一:使用aggregate()分组获取描述性统计量 aggregate(mtcars[vars],by=list(am=mtcars$am),mean) aggregate(mtcars[vars],by=list(mtcars$am),mean) aggregate(mtcars[vars],by=list(am=mtcars$am),sd)

想做一个简单的分组折线图,并添加误差棒,类似下面这样的: 用ggplot似乎很简单就能实现:ggplot+geom_errorbar+geom_line+geom_point,重点在于计算误差棒. 还是看示例数据吧: Type是转录和蛋白两个组学,Region是某个组织的不同区域.想作如上图的样子,即不同区域在两个组学的折线图分布. 计算误差需要安装Rmisc包中的summarySE函数. # summarySE 计算标准差和标准误差以及95%的置信区间. library(Rmisc) tgc

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

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

建表: CREATE TABLE `my_tb` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `parent_code` ) DEFAULT NULL, `code` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8; 初始数据: '); '); '); '); '); '); '); 查询行号: -- 生成 行号 ) b 显示分组号: -- 生成 分组排序号 select end as gr

oracle 高级分组 博客分类: 数据库基础 oraclesql  10.高级分组 本章目标: 对于增强的group by需要掌握: 1.使用rollup(也就是roll up累计的意思)操作产生subtotal(小计)的值. 2.使用cube操作产生cross-tabulation(列联交叉表)的值. 3.使用grouping函数标识通过rollup和cube建立的行的值. 4.使用grouping sets产生一个single result set(结果集). 5.使用grouping_i

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split

编程教材 <R语言实战·第2版>Robert I. Kabacoff 课程教材<商务与经济统计·原书第13版> (安德森) P48.案例2-1 Pelican 商店 PS C:\Users\小能喵喵喵\Desktop\R\homework\1_Pelican> tree /f C:. │ pelican.r │ ├───.vscode │ launch.json │ └───data PelicanStores.csv 加载数据 编程教材p32 2.3.2 已知数据集为csv

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法: 字符点:匹配任意一个字符 import re st = 'python' result = re.findall('p.t',st) print(result) 字符^:匹配以什么开头 import re st = 'python' result = re.findall('^py',st) print(result) 字符$:匹配以什么结尾 import re st = 'python' result = re.findall('n$',s

Nginx访问日志匹配 re.compile #re.compile 规则解释,改规则必须从前面开始匹配一个一个写到后面,前面一个修改后面全部错误.特殊标准结束为符号为空或者双引号:  改符号开始 从“开始匹配无限个到”碰到“结束  "(?P<request>[^"]*) 例二: line ='192".168.0.125/Oct/2012:14:46:34 G"ET /api HTTP/1.1" 200 44 http://abc.com/s

本节介绍: 一:正则表达式: 正则表达并不是python 独有的.在各个语言里都有该语法的介绍.正则表达是处理字符串的强大的处理工具.拥有自己的独特的 处理方法.和处理引擎.虽然性能没有python 字符串自己函数和方法.但是由于功能强大. 如上:正则表达式的大致匹配过程是:一次拿出表达式和文本中的字符进行比较,如果没个字符都能匹配,则匹配成功 否则匹配失败. 正则表达式其实是含有文本和特殊字符的字符串,这些文本和特殊字符的模式可以识别各种字符串. 正则表达式的匹配分两种情况:搜索和匹配.搜索s

开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢? Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中

正则表达式 一简介:就其本质而言,正则表达式(或RE)是一种小型的.高度专业化的标称语言,(在Python中)它内嵌在Python中,并通过re模块实现.正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由用C编写的匹配引擎执行. 先导入后执行:import re 二.字符匹配: 字符匹配(普通字符,元字符):普通字符:大多数字符和字母都会和自身匹配 >>> re.findall('alex','yuanaleSxalexwupeiqi') ['alex'] 2元字符:. ^ $ * + ? {

re模块 正则表达式使用单个字符串来描述.匹配一系列符合某个句法规则的字符串,在文本处理方面功能非常强大,也经常用作爬虫,来爬取特定内容,Python本身不支持正则,但是通过导入re模块,Python也能用正则表达式,下面就来讲一下python正则表达式的用法.正则表达式默认以单行开始匹配的 一.匹配规则 二.re的相关方法 re.findall() findall(),可以将匹配到的结果以列表的形式返回,如果匹配不到则返回一个空列表,下面来看一下代码中的使用 import re def re_

[A Top-Down Approach][第一章 计算机网络和因特网] 标签(空格分隔): 计算机网络 介绍基本术语和概念 查看构成网络的基本硬件和软件组件. 从网络的边缘开始,考察在网络中运行的端系统和网络应用 探究计算机的核心,链路和交换机 以及,将端系统和网络核心相连接的接入网和物理媒体 了解因特网是网络的网络 后半部分更加广泛 数据的延迟,丢包和吞吐量 给出一个端到端吞吐量和延迟的简单定量魔性. 协议分层,服务模式 网络攻击 互联网的历史 1.1 什么是因特网 回答这种问题的两种方式:

第17章 TCP:传输控制协议 TCP提供了一种可靠的面向连接的字节流运输层服务 TCP的服务 尽管TCP和UDP都使用相同的网络层(IP),TCP却向应用层提供与UDP完全不同的服务. TCP通过下列方式来提供可靠性: 1)应用数据被分割成TCP认为最适合发送的数据块(而对UDP,应用程序产生的数据报长度不变).由TCP传递给IP的信息单位称为报文段或段(segment)[ TCP如何确定报文段的长度 ] 2)当TCP发出一个段后,启动一个定时器,等待目的端确认收到这个报文段.若不能及时收到一

AWK-文本流编辑器 目录 [隐藏] 1 命令行语法 2 用shell实现调用awk 3 awk语言概要 3.1 记录和字段 3.2 脚本的格式 3.3 行为终止 3.4 注释 3.5 模式 3.6 正则表达式 3.7 表达式 3.8 常量 3.9 转义序列 3.10 变量 3.11 数组 3.12 系统变量 3.13 操作符 3.14 语句和函数 4 awk的命令汇总 5 应用在printf和sprintf中的格式表达式 命令行语法 调用awk的语法有两种基本形式: awk [-v var=v

re模块的功能介绍 1. 方法 match 从开头开始查找 方法:re.match(pattern,string,flags=0) 返回值:<class '_sre.SRE_Match'>(找到) or None(没找到) 例如:m = re.match('e','excel') print(m.group()) >>> 'e' #该方法只能从开头开始查,如果查找的内容不是开头或者不存在时,返回值为None,验证时调用group方法时将报错,如果找到了,也只有一个,验证时可以

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/76165252 本文出自[赵彦军的博客] 一:什么是路由? 说简单点就是映射页面跳转关系的,当然它也包含跳转相关的一切功能. 二:为什么需要路由 Android系统已经给我们提供了api来做页面跳转,比如startActivity,为什么还需要路由框架呢?我们来简单分析下路由框架存在的意义: 在一些复杂的业务场景下(比如电商),灵活性比较强,很多功能都是运营人员动态配置的,比如下发