在d3v4中将长数据转换为宽数据的更新函数_在R中编写使用tidyr的"gather“将相似数据帧转换为长格式的函数时出现问题_在excel中将数字字符串转换为原始数据类似于Oracle中的cast_to_raw函数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 宽数据转长数据...tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

0 前言在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数；方法一： ##构造数据...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data

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2024全网最全面及最新且最为详细的网络安全技巧四之 sql注入以及mysql绕过技巧 (4)———— 作者：LJS

第一个WAF在代码第29行-第30行，这里面采用了 dowith_sql() 函数，跟进一下 dowith_sql() 函数，该函数主要功能代码在第19-第26行，如果 $_REQUEST 数组中的数据存在...先注册一个用户：记下自己的uid，以便一会更新数据：可以先测试一下是否存在注入：报错了，说明注入是存在的。...最简单的方法，我们可以在文件名上下功夫。比如，Windows下不允许文件名中包含冒号（:），我们就可以在010editor中将2.txt的deFileName属性的值改成“2.tx:”。...就可以避免这个问题了： 0×04 宽字符注入的修复在3中我们说到了一种修复方法，就是先调用mysql_set_charset函数设置连接所使用的字符集为gbk，再调用mysql_real_escape_string...比如，我们的内容管理系统v2.0版本更新如下已经不能够注入了：在我审计过的代码中，大部分cms是以这样的方式来避免宽字符注入的。

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R基础|do包（7）：查找交集common

) 我们想查看3个数据中的共同的数据，也就是交集。...在do包中，有个函数专门用于查找交集：common common的对象是1个list，所以需要先把3个数据组成1个list。...abc = list(a, b, c) 查找共同元素 common(abc) 输出的结果是2、4、5 do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换...replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据...reshape_toLong（3）直升机 R基础|do包（6）：长型数据转宽型数据

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数据处理|数据框重铸

数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数（宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-..., id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数（长转宽） dcast：左边参数表示"ID variables"，右边的参数表示measured variables。...= log(wind)}) 2.3 with 也可以使用with函数，该函数可以用于任何表达式的计算，但每次只能生成一个计算字段，最后还需要结合使用cbind函数 data3 <- cbind(data3

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人群创建的基础：画像标签BitMap

使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群，而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合，在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...图片Hive表数据转为RoaringBitMap依赖开源工具包hive-bitmap-udf.jar，其中UDF函数to_bitmap可以将UserId列表转换为RoaringBitMap对象并以binary...使用byteToString函数可以将Hive表的bitmap数据转换为string类型，其实现原理是将binary数据转换为byte[]，然后通过BASE64编码成string。...Hive表数据生成BitMap 的SQL代码如下所示，通过引入工具包并调用其中的to_bitmap函数将gender下的所有UserId转换为binary格式，并将数据并写入Hive数据表中。...基于宽表中全量用户的明细数据可以实现所有的人群圈选功能，但是采用BitMap方案的人群创建速度相比宽表模式可以提升50%以上。BitMap适用的标签类型和业务场景有限，要结合实际的数据进行判断。

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php宽字节注入,宽字节注入详解

前言在mysql中，用于转义的函数有addslashes，mysql_real_escape_string，mysql_escape_string等，还有一种情况是magic_quote_gpc...MYSQL的字符集转换过程 1. MySQL Server收到请求时将请求数据从character_set_client转换为character_set_connection； 2....进行内部操作前将请求数据从character_set_connection转换为内部操作字符集，其确定方法如下： • 使用每个数据字段的CHARACTER SET设定值； • 若上述值不存在，则使用对应数据表的...同理可得由上文可得宽字节注入是由于转编码而形成的，那具有转编码功能的函数也成了漏洞的成因。...Mysql编码与过滤函数推荐使用mysql_real_escape_string()，mysql_set_charset()。转编码函数同样会引起宽字节注入，即使使用了安全的设置函数。

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R语言学习笔记——柱形图

其实严格来讲，在R预言的作图函数中，是并不严格区分柱形图与条形图，因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样的数据类型和信息。他们有一个通用的名称——Barplot。...（长数据，也就是类型数据库格式的数据源）图表所支持的数据存储格式的巨大差别往往成为初学者在R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑的重大原因。...想要适应R语言作图：个人觉得有两条路子可以参考： 1、假设你已经完全沉浸在或者无法脱离excel的宽数据作图形式,这样也就意味着你导入的数据集往往也是宽数据格式。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，

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Spark RDD详解 -加米谷大数据

（3）RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新RDD采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。...实际上依赖关系可以分两种，窄依赖和宽依赖：窄依赖：子RDD中的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块；宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。...将依赖关系分类的两个特性：第一，窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据；宽依赖则要等到父RDD所有数据都计算完成之后，并且父RDD的计算结果进行...所以在长“血统”链特别是有宽依赖的时候，需要在适当的时机设置数据检查点。也是这两个特性要求对于不同依赖关系要采取不同的任务调度机制和容错恢复机制。...其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及的核心：内存计算。

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见...slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选 select 排序 arrange 行列增加/更新基本的数学和比较逻辑运算符 +...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、

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C++多字节与宽字符串的相互转换

多字节字符实际上是由多个字节来表示一个字符，在各个国家和地区采用不同的编码方案，不同编码方案字符码值是不同的，比如常见的中国大陆的GBK和GB18030、中国台湾同胞的Big5，以及国际通用的UTF8编码等...C/C++中char*表示多字节字符串，wchar_t*表示宽字符串，由于编码不同，所以在char*和wchar_t*之间无法使用强制类型转换。考察如下程序。...经过强制类型转换，s指向了宽字符串，字符串数据没有发生任何变化，只是用多字节字符字符编码重新对它进行解释，输出的结果自然是错误的。...lpWideCharStr：待转换为宽字符串； cchWideChar：待转换的宽字符串的长度（字符个数），-1表示转换到字符串结尾； lpMultiByteStr：转换后目的字符串缓冲区； cbMultiByte...如果设置为0，函数将返回所需缓冲区大小而忽略lpMultiByteStr； lpDefaultChar：指向字符的指针，在指定编码里找不到相应字符时使用此字符作为默认字符替代。

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位宽不足时数据溢出导致系统“假性卡死”问题分析

这次出现问题的交换机是基于共享缓存的架构，希望后面引以为戒，设计每个小的寄存器时都要考虑全面。背景在使用verilog进行程序设计时，尤其需要注意数据位宽问题。...并将8位输入数据转32位输出，转换模块将数据转换为128位总线数据，并支持反压。...现在我们说一下现象，上板时，交换机4个口接到testcenter，每个口打1Gbps数据流，固定帧长为64Bytes，其中1、2口打对流，3、4口打对流。...我们根据经验，首先对入队和出队关于帧长信息的更新，入队与出队产生冲突时队列头部和尾部信息的更新等等进行了检查，经过仿真和对比更新数据，确实发现了一些小bug，本以为这就是最终bug，结果兴冲冲的跑了一版程序去上板测试...这个位宽不足所导致的问题笔者找了很久，检查过很多模块，虽然这其中发现了一些其他bug，但是解决这个大bug的过程却是费时费力的，但是设计者在设计代码时只需要认真考虑承载功能所需要的位宽，便能为后续调试减轻许多麻烦

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pandas系列11-cutstackmelt

行列互换行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构：表格型树形下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换长表和宽表长表：很多行记录宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...Python中的实现是通过stack()和melt()方法。在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?

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fstream 中文路径_gradle files have changed

查了一些资料，说在VS2008、vs2005中，fstream的open函数中，会判断当前的全局编码环境，导致含中文的路径打开失败，也提到了很多修改方法，如让修改全局的Locale改为宽字符、使用宽字符集...定义一个string转wstring的函数，使用fstream的open函数时，先调用转换为wstring，然后调用open函数。...这样引入了一个多字符转宽字符的函数，多几行调用，整体的稳定、可靠是没问题的。...2.调用C库函数转换为宽字符串mbstowcs. 该方法不可，不能转换中文，VC的实现中只是在每个字节前插入一个x0。...3.调用系统函数windows的多字符串转宽字符MuilteToWideChar，这个是可行的. 这几年一直这么跑，是windows环境，跨平台需要改下。

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Pandas行列转换的4大技巧

本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数）最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置简单转置模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...有下面的这样一份数据，需求：每个shop下每个fruit在各自shop的占比 fruit = pd.DataFrame({ "shop":["shop1","shop3","shop2","shop3

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工作再忙，都要学会这36个Excel经典小技巧！

为了能快速帮大家提高工作效果，解决工作中的小疑难，今天兰色推送36个excel小技巧，都是工作中最常用到的，希望同学们能喜欢 1、一列数据同时除以10000 复制10000所在单元格，选取数据区域 -...4、显示指定区域所有公式查找 = 替换为“ =”（空格+=号），即可显示工作表中所有公式 5、同时编辑所有工作表全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。...20、让PPT的图表随excel同步更新复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接 ?...23、复制时保护行高列宽不变整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。 ? 24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。 ?...33、快速查看函数帮助在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。 ? 34、加快excel文件打开速度如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。 ?

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tidyverse

《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...二宽数据转为长数据使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：可以指定哪些列聚到一列中（同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...三长数据转为宽数据使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据

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R基础|do包（6）：长型数据转宽型数据

如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong...（3）直升机构造长型数据，2位小朋友在1岁和2岁时的身高、体重，以及小朋友的性别。...没有错，就是一样的。因为宽型数据和长型数据本质上是一样的，所以命令转换是完全相反的过程，命令的内容是完全相同的。...do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio

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