rstudio对分组之后的数据进行apply

2024-09-07

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

数据操作-apply函数族

R 作为一种向量化的编程语言,一大特征便是以向量计算替代了循环计算,使效率大大提升.apply函数族正是为解决数据循环处理问题而生的 -- 面向不同数据类型,生成不同返回值的包含8个相关函数的函数族. 为何要用apply? 在使用 R 时,要尽量用 array 的方式思考,避免 for 循环,写过多的 for 循环代码,最后把 R 代码写的跟 C 似得说明你没有进入 R 的思考方式,是一种费力不讨好的行为.那么不用循环怎么实现迭代呢?apply函数族是一把利器,它不是一个函数,而是一族功能类似的

sql 分组取最新的数据sqlserver巧用row_number和partition by分组取top数据

SQL Server 2005后之后,引入了row_number()函数,row_number()函数的分组排序功能使这种操作变得非常简单分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系统中取出每个学科前3名的学生.这种查询在SQL Server 2005之前,写起来很繁琐,需要用到临时表关联查询才能取到.SQL Server 2005后之后,引入了row_number()函数,row_number()函数的分组排序功能使这种操作变得非常简单.下面是一个简单示例: --1.创建测试

row_number和partition by分组取top数据

分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系统中取出每个学科前3名的学生.这种查询在SQL Server 2005之前,写起来很繁琐,需要用到临时表关联查询才能取到.SQL Server 2005后之后,引入了row_number()函数,row_number()函数的分组排序功能使这种操作变得非常简单.下面是一个简单示例: --1.创建测试表 create table #score ( name ), subject ), score int ) --2.插入测试数据 ) )

Xamarin使用ListView开启分组视图Cell数据展示bug处理

问题描述 Xamarin使用IsGroupingEnabled="true"之后再Cell操作就会出现数据展示bug,数据不刷新的问题,如下图所示: 点击取消的是其他钢厂,但ViewCell展示的一直是“长峰”,这就分组试图一个比较常见的bug. 解决方案在Tapped事件移除数据之前先把ListView的数据源设置为null,等操作完数据之后,在给ListView重新赋值上数据源,即可.核心代码如下:

Hive：有表A与表B进行inner join，如果A分组内包含有数据，使用A，否则使用B分组下的数据

tommyduan_fingerlib 指纹库栅格小区级别数据tommyduan_mr_grid_cell_result_all 统计栅格小区级别数据业务:以tommyduan_mr_grid_cell_result_all为主,如果某个栅格(gridid,buildingid,floor)没有小区的话,使用用指纹库的栅格(gridid,buildingid,floor)下的小区;否则,使用tommyduan_mr_grid_cell_result_all的栅格(gridid,buildin

Oracle分组函数以及数据分组

简单总结一下对于数据的分组和分组函数. 本文所举实例,数据来源oracle用户scott下的emp,dept ,salgrade 3表:数据如下: 一.分组函数 1.sum()求和函数.max()求最大值函数.min()求最小值函数.avg()求平均值函数.count()求总行数函数 Expression: sum(column).max(cloumn).min(cloumn).avg(column).count(column) 其中column都是字段名称 Example: selec

python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

map数据的分组，list数据排序数据筛选

sfit0144 (李四) 2015-01-10 18:00:251Sfit0734 (Sfit0734) 2015-01-10 18:00:38go homesfit0144 (李四) 2015-01-10 18:09:52下班261340 (叶在宗) 2015-01-10 18:10:05图片: {5F4C20B4-134F-4014-801D-8FFBA58587E9}.pngsfit0513 (蒋大有) 2015-01-10 18:43:55下班sfit0122 (雷一果) 2015-0

echart分组柱形图绑定数据

<!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts </title> </head> <body>  <Form action="" method="post" name="myform"> <select name=&

sql 分组后重复数据取时间最新的一条记录

1.取时间最新的记录不分组有重复(多条CreateTime一样的都是最新记录) select * from test t where pid in ( select PId from Test t where time=(select max(time) from Test t1 where t1.PId=t.PId) group by Pid ) and time=(select max(time) from Test t1 where t1.PId=t.PId) 2.分组后取时间最新的记录

oracle-按年、月、周、日、时、分分组查询统计数据，无数据补零（connect by）

目的:统计一段时间内每年.每月.每周.每日.每时.每分数据,无数据时自动补零思路:1. 生成给定时间段对应日期 2. 将原表中该时间段内的不为0的数据量统计出来 3. 用left join连接起来,无数据的自动补零难点主要在于步骤一中生成该时间段对应的日期,话不多说,直接贴代码: - - 获取某时间段内的每年 , ), ) ), 'yyyy') AS DATES FROM DUAL CONNECT , ), , ), ) - - 获取某时间段内的每月 , ), ), 'YYYY-MM') A

oracle数据库查询分组之外的数据方法

select * from (select t.*,row_number() over(partition by 分组字段 order by rownum) rn from 表名 t where 条件语句) where rn= 分组中的第几条; 引用:https://blog.csdn.net/liuhaolian/article/details/89375042

sql 查询分组后的数据总条数

select count(0) from (select investor_uid from lzh_borrow_investor group by investor_uid) as temp

sqlserver巧用row_number和partition by分组取top数据

SELECT * FROM( SELECT orderid,createtime, ROW_NUMBER() over(PARTITION by orderid order by createtime desc) num FROM dbo.yborder_ordernotes WHERE orderid IN ( ) ) tbl

SqlSever基础 group by之后，加having 对分组之后的数据在进行处理

镇场诗:---大梦谁觉,水月中建博客.百千磨难,才知世事无常.---今持佛语,技术无量愿学.愿尽所学,铸一良心博客.------------------------------------------ 1 base code use master drop database helloworld --创建一个数据库 create database helloworld --用helloworld1这个数据库 use helloworld --创建一个表格teacher create table

SQL字符串分组聚合(分组后的数据查询后用逗号隔开)

)) , 'aa') , 'bb') , 'aaa') , 'bbb') , 'ccc') go , , '') from tb group by id

利用python进行数据分析之数据聚合和分组运算

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one

python 数据聚合与分组

前面讲完了字符处理,但对数据进行整体性的聚合运算以及分组操作也是数据分析的重要内容. 通过数据的聚合与分组,我们能更容易的发现隐藏在数据中的规律. 数据分组数据的分组核心思想是:拆分-组织-合并首先,我们了解下groupby这个函数 import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','b','a'], 'num':[3,5,6,8,9]}) print(data) 结果为: combi

《python for data analysis》第九章，数据聚合与分组运算

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分应用合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',

rstudio对分组之后的数据进行apply

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