如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...这个函数除了可以输出固定这这个几个分位数值以外，还可以输出你指定的分位数值。...如果我们要取出每一列的中值，直接使用下面的方法是得不到数值的，是一个字符串。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法..."(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level) 数据分组后的结果
数值计算中的原则 避免两个相近的数相减 如上图所示，因为 x 和 y 非常相近，所以 x-y << 0 ，而 x - y 又位于分母，所以会导致误差变得非常大。...例子： 这是因为这里的变量使用了8位来储存，因为在转换到同一个量级的时候，两个小数都要被转换成9位，导致最后一位溢出，最终变成 0.0 \times 10^8 ，从而导致结果出错，小数被“吃掉”。...这个问题是由计算机的存储数据的方式造成的。 解决方法： 绝对值太小的数不宜作除数 如果商特别大，下面继续加减乘除运算的时候可能会出现“大数吃掉小数”。...例如，如果这里的y恰好就是那个很小的数，那么就可能导致商绝对误差很大。 注意简化计算程序，减少计算次数 每一步计算都可能出现舍入误差，所以步骤太多的话可能会导致误差过大。...可以转换成下图公式： 选用数值稳定性好的算法 例题：求积分 可以看到第一步就出现了舍入误差，接着积累下去：
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....对于连续变量，dfunction的值是x去特定值代入概率密度函数得到的函数值。...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组...问题情境：一共有5个同学分别对5样东西做了一个评价，0-5表示对该物品的喜爱程度，随着数值的升高，程度也在不断加深。...，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。
对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...其中n为随机数的个数，mu为数值向量，给出均值，Sigma为对称的数值矩阵给出协方差矩阵。 当有多个随机变量都服从正态分布时，为多元正态性。
分组集的定义 是多个分组的并集，用于在一个查询中，按照不同的分组列对集合进行聚合运算，等价于对单个分组使用"UNION ALL"，计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP， 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...这样不仅减少了代码，而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...，其作用是对每个列先进行一次分组，并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总，最后对所有的数据再进行一次汇总，所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。...总结 分组集类似于Excel的透视图，可以对各类数据进行组内计算，这里不止可以进行数量统计，也可以进行求和，最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。
之前发现原来在输入框里面输入一串数值之后，系统会自动将数值变为分组形式的一串数字。比如输入123465798之后，系统自动转化为123.456.789。虽然这个并不影响实际运算，但看着很别扭！...后来用新建的帐号登录，执行 su3 对一些信息进行修改，在登录信息里面数字格式改为：以句号作为小数点，以逗号分组。
在python中，数值有以下3种类型 int， 整数 float，浮点数 complex，复数 其中整数和浮点数都属于实数的范围，而复数使用到的情况较少，这里不做讨论。...，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。...，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/math.html 在实际工作中，对于数值我们还需要进行随机数操作，此时就需要用到内置模块...1, 5, 3, 4] # 随机抽取一个0到1之间的浮点数 >>> random.random() 0.10222715811004823 # 随机抽取一个高斯分布的值 >>> random.gauss...(0, 1) -0.08735515600559883 以上只是random模块中的部分函数，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library
但立刻就会遭遇这样的效果，如下： 其问题在于： 由于元素过多，会造成彼此遮盖，不知道分布的紧密程度。 由于元素过多，会造成彼此遮盖，也无法知道在稀松处的元素。...其方法是： 在水平方向给每个点一个随机的 X 值，来拉开距离即可。这里通过一个滑竿来控制拉开的幅度。...具体的 DAX 公式如下： Point.X = VAR xX = [X.Value] // 抖动幅度 VAR xMin = MINX( ALL( Point ) , [Point.Y] ) VAR xMax...总结 很多可视化，结合创意和 DAX 以及 Power BI 的基本图表可以做出很多定制化的效果。所以，创意很重要哦。
javascript js 简单的实现： var urlParams = new URLSearchParams('?...开始的 URL（查询部分）。
JavaScript 中有几个特殊的数值常量，它们具有特殊的含义和行为。以下是 JavaScript 中的一些特殊数值： 1：NaN（非数字）： NaN是一个特殊的数值，表示一个非数字的结果。...2：Infinity（正无穷大）： Infinity表示一个比任何实数都要大的值，表示无穷大。它用于表示超出数值范围的情况，例如除以 0 或进行溢出运算。...3：-Infinity（负无穷大）： -Infinity表示一个比任何实数都要小的值，表示负无穷大。它也用于表示超出数值范围的情况。...4：undefined（未定义）： undefined是一个特殊的值，表示一个未定义的变量或属性。当变量声明但未赋值时，默认为undefined`。...5：null（空值）： null 表示一个空值或不存在的对象。它是一个特殊的值，用于显式地表示一个空引用或空对象。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题，如图所示。...下面是他的原始数据： 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重，就不用unique，完美地解决粉丝的问题！ 后来他自己参考月神的文章，拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接，也写出来了，如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分组列1,分组列2,...])...参数说明： by 用于分组的列 中括号 用于统计的列 agg 统计别名显示统计值的名称，统计函数用于统计数据 代码示例： import numpy import pandas data = pandas.read_csv
1、Group by 进行分组查询, group by 子句可以将数据分为若干个组 1.1 分组查询 注意: 出现在 SELECT 子句中的字段，如果不是包含在多行函数中，那么该字段必须同时在...1.2 带 where 的分组查询 注意: group by 子句要写到 where 子句的后面 a) 查询每个部门的人数和平均工资, 排除 10 部门 select deptno, count(...*), avg(sal) from emp where deptno10 group by deptno order by deptno; 1.3 带 having 的分组查询 注意: where...子句中不允许使用分组函数, 分组函数用于分组前过滤 having 用于过滤分组后的条件 a) 查询每个部门的总工资和平均工资, 排除平均工资低于 1600 的部门 select deptno...分组查询时相关关键词的顺序： from–>where–>group by–>select–>having–>order by a) 在 emp 表中，列出工资最小值小于 2000 的职位 select
今天遇到一个需要用javascript将url中的某些参数替换的需求，想起了不久前从司徒正美先生的博客中淘到了一个parseUrl函数，正好可以借此实现，代码整理如下： //分析url...)[1], segments: a.pathname.replace(/^\//, '').split('/') }; } //替换myUrl中的同名参数值
如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...但如果分组有成千上万，分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢？ 其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...，在这个只有2个变量的数据集测试中，第一种方法远快于第二种方法。...但注意，这里其实存在很多的变量，包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。...本文的重点是，问题的解决之道往往不只一种，当程序慢下来的时候，我们不要忘记思考和尝试其他的方案。
40 print('计算单一列的均值',df['key2'].mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame...',df.min()) 84 print('df的最大值',df.max()) 85 print('df的key2列的最大值',df['key2'].max()) 86 print('统计df的分位数...()) 89 print('求df的标准差，std()',df.std()) 90 print('求df的方差，var()',df.var()) 91 print('求skew样本的偏度,skew...111 df的key2列的最大值 5.0 112 统计df的分位数，参数q确定位置 key1 4.25 113 key2 4.25 114 Name: 0.75, dtype: float64...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print
p=6534 数据 这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。 ?...我们还需要为估计值指定一个合理的起始值lambda，不让误差太大。 贝叶斯 对于替代贝叶斯方法，Stan可以很容易地将数据和概率分布描述为截断的。...除了我x在这个程序中调用的原始数据之外，我们需要告诉它有多少观察（n），lower_limit截断，以及表征我们估计的参数的先验分布所需的任何变量。...以下程序的关键部分是： 在data中，指定数据的x下界为lower_limit 在model中，指定x通过截断的分布T[lower_limit, ] data { int n; int lower_limit...Stan提供数据的方式： #-------------从R中调用Stan-------------- data <- list( x = b, lower_limit = 2, n = length(
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