前言 我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。...dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。...现在，Python是我的主要语言，pandas是我用于数据分析的助手，但我经常希望有一个Python包允许直接在pandas DataFrame上进行dplyr风格的数据操作。...例如，如果要在步骤中从DataFrame中选择三列，请在下一步中删除第三列，然后显示最终数据的前三行，您可以执行以下操作： # 'data' is the original pandas DataFrame...允许您根据逻辑条件在pandas DataFrame中选择行的子集。
题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 难度：⭐⭐ R解法 #R中没有expanding完全一致的函数 #考虑到expanding实际功能就是累积均值 #可以用cummean #但...V1) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 R语言解法 df2 % dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布...题目：按行计算df的每一行均值 难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值 难度：⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法...- '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 R语言解法 # 可以利用概念计算 res <- (df$col1 - df$col2)
Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 难度：⭐⭐ Python解法 df['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1).mean() R解法 #R中没有expanding...) }) %>% as.data.frame(.) %>% dplyr::rename(`0` = V1) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...(seq(0,99,5)) %>% dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...题目：按行计算df的每一行均值 难度：⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目
数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括： （1）高级查询操作： select...gruop_by()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...此外，purrr引入了静态类型，来解决原生的apply函数族类型系统不稳定的情况。 我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。...于是改成分步计算才能得到正确答案。 如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。
我们想计算数据表中第二列和第三列之间的相关性，下面代码中的哪个能实现这个目的？...上述数据集已经加载进了你的R运行空间中，变量名为“dataframe”，第一行代表列名称。以下哪个代码将仅选择参数为Alpha的行？...<50) C) 以上全部 D) 以上都不是 答案: (A) dplyr中的filter函数使用“,”来添加条件，而不是“&”。...(mean=mean(bar)) D) All of the above 答案：（D） 所有上述方法都可用于计算列的分组统计值。...使用B列中的值来表示条形图的高度。
image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...只要符合am=1给提取出来，或者对符合am=1，gear=4条件的输出。...，或者看gear不同水平下的最大值最小值，那么就用到group_by()与 summarise() 函数。
数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变,即字符串，不会莫名其妙的变成因子格式； 2. 查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise
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。...包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...5、which定位函数 功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。
2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...用filter，content满足某种条件的进行筛选，而data.table的筛选方式很传统，比较简单。...，但很慢，要尽量避免。...这里有一个重要的点:使用”==”操作符，那么它会扫描整个数组，虽然data.table用这种方法也可以提取，但很慢，要尽量避免。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？
x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选...group_by使用实用性强\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将...2个表进行连接1.內连inner_join,取交集inner_join(test1, test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素；2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序
query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...ix，可混合使用标签和数字索引，但往往容易混乱，所以现已弃用 05 数据处理 ?...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果 ?
而首次付费由于用户其实未真正体验投顾老师的水平（未买票），所以该因素由投顾实际指导效果转化为用户对老师的印象，该印象来源于用户在站内（包括APP内）的使用体验，即老师的免费服务，如回答问题，直播互动，分析文章等...免费服务是投顾+站方共同为用户提供的，因此提升首次付费用户使用体验，进而提升付费转化，这是站方可以把控的。...（注：本方法与用户行为漏斗正好是反向的，应该用在漏斗行为之前，请思考为什么） 样本要求： 非羊毛党用户，即 APP 使用行为出于对 APP 本身的兴趣。...support/sum(t.cs.pay.dataframe$support) #累计计算支持占比，发现对占比影响最大的一部分点击按钮 sum.persent<-cumsum(persent) t.cs.pay.dataframe...@info$nsequences #计算影响到支付点击的置信度（confidence） con.kick.affectingpay<-kick.peoplenum/kick.antpeople #最终结果
一行代码就可以解决这个问题，现在所有列的值都转成 float 了。 ? 8....最终，这个 DataFrame 里就只剩下了剧情片、喜剧片与动作片。 15. 处理缺失值 本例使用目击 UFO 数据集。 ? 可以看到，这个数据集里有缺失值。...要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?...接下来，为 DataFrame 新增一列，total_price。 ? 如上所示，每一行都列出了对应的订单总价。 这样一来，计算每行产品占订单总价的百分比就易如反掌了。 ? 20....选择行与列 本例使用大家都看腻了的泰坦尼克数据集。 ? 这个数据集包括了泰坦尼克乘客的基本信息以及是否逃生的数据。 用 describe() 方法，可以得到该数据集的基本统计数据。 ?
:13,:]，但更推荐.iloc的写法，因为后者更通用； ② 该简化写法下，即使查看一行数据，也要使用切片的形式，例如：team[10:11]可以查看下标为10的行。...print("删除性别和工资列之后：") df 6、删除一行数据 使用drop函数，默认是删除行(axis=0是默认值)。...1、分组及统计 针对team数据框，要求按’team’列统计各团队前两个季度的平均销售额： 方法1：先分组再选择列最后计算，推荐此种写法。...该任务可以分两步进行： #(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集 flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (...() （2）统计一维的data中缺失值的个数： data.isnull().sum() 2 （3）统计二维的df中缺失值的个数： df = pd.DataFrame([[1, np.nan,
Hi~今天给大家带来Python和R两种语言中各种数据结构的排序方法。这两种语言都是一手一个的必备工具，虽然AI如此发达，但基本功还是要有，掌握它们的排序技巧可以让我们的数据处理更加得心应手！...DataFrame排序 sort_values()函数 降序参数是ascending 支持多列排序 import pandas as pd # 创建一个学生年龄和成绩DataFrame df = pd.DataFrame...R语言部分 R语言排序方法对比 数据结构 排序方法 类型 降序参数 空值处理 Vector sort() 函数 decreasing=TRUE 默认排在后面 Data Frame arrange()...dplyr包 library(dplyr) # 单列排序 df %>% arrange(score) # 按成绩升序 ## name age score ## 1 Tom 16...不论是数据框里的一列，还是矩阵里的一行、一列都是向量，没有那么多多余的数据结构呀。 R语言的列表就没什么必要排序了，如果非要排，那完全可以转换成向量再排了。
str_ends(x2,"e") ## 提取“e”结尾的元素，返回逻辑值### 5.字符串替换x2str_replace(x2,"o","A") ## 将元素中的“o”替换成“A”，但如果连续遇到只替换第一个...3 条件和循环If条件语句：如果。。。。...就if(一个逻辑值){一段代码} ，只有这个逻辑值为true才执行后面的代码长脚本的管理下载数据的代码，保留但不反复运行长脚本的管理方式：用Rdata来衔接为什么用Rdata而不是表格文件来衔接if条件语句...——applytest的每一列求平均值，最终返回一串数值型的向量，并会继承每个元素的名字apply(test, 1,...sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环：lapply两个数据框的连接注：NA为缺失值，有但是不知道转自生信技能树
1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%
），不可以是多个逻辑值组成的向量； -（2）当逻辑值为TRUE时执行大括号内的代码，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号； -（4）实例：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠； 实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a的值为down； #a>1 且b...gene", #新的列名叫gene values_to = "count") #由原来的值转换得到的那一列的列名叫count 图片 2....，但顺序不同；对比之后发现我的是按排序前原本的先后顺序列出的（因为要一个一个检查是否是最大/最小的前十个）；如果先arrange一下再%in%就可以跟老师的顺序一样了。
/tidyr 数据管理 2.1 filter 使用逻辑条件对行筛选。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.3 distinct 用来去除重复行，有时我们希望得到一个或若干个变量组合的所有不同值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。
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