ttt.png 一般： 知名的第三方依赖（如jQuery/AngularJS/Bootstrap），放在1——header里。...（尤其在使用那些知名库的公库url后，在特定地域内加载速度有保证） 自写的纯逻辑代码（没有引用可见标签的），放在2——body标签的顶部 界面逻辑相关代码，放在3——确保被引用标签已经被浏览器创建存在。...加载固定内容的脚本，可以前置到文档头部。 浏览器的dom按读取到标签顺序解析并执行，所以脚本引用前置使其尽早加载，有加速效果（尤其浏览器首次打开网页，且网页内容较大或者网速不佳时）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何把C盘里的文件默认位置更改到D盘指定目录？...1.打开运行，输入 %HOMEPATH% 2.以”桌面”文件转移到D盘目录为例（其他文档类比进行操作） 3.鼠标右键”桌面”—-选择属性—–定位到位置标签下 4.点击移动 定位到新位置 应用—-
共同组成的“面板数据”在工作中几乎随处可见。...例如股票600128，如果它一共有100天的观测，那么我们会出现100个重复结果。为了去重，我们需要借助于data.table中的unique函数。 我们希望最终的输出是一个字符串向量： ?...str_detect(symbol, "8")含义为：对于symbol向量，判断其是否含有字符8，如果有，则为True，否则Faulse。 unique：找出symbol中不重复的值。...在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。 练习2：每天上涨和下跌的股票各有多少?...它是data.table内置函数之一，和unique几乎执行相同的操作，唯一不同的是，unique返回的是不重复的item（是一个向量），而uniqueN返回的是不重复的数量（是一个数字）。
输出文件export surv=read.table("import/xxx.txt") save(x,file="Rdata/xxx.Rdata") (2)在不同工作目录下创建不同的文件夹，保存不同步骤需要的文件...what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 2 did not have 5 elements 报错原因：表格不规则，有一部分位置是空着的...导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") ###右上角环境中刚好出现了一个soft.csv的文件，并且刚好与数据框soft中的内容一样， 6).将soft保存为...###小技巧： 图片 # data.table 读取任何形式的文件 ，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...但是y中有字符型向量，有数值型向量，所以本身文件有问题，平时自己处理文件的时候直接输出为数据框、列表都可以。不保存为矩阵。
Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...由于我们需要做的是向量中某一个元素与前一个元素的处理结果，那么只需要将元素往后进行移位，与原来的向量进行一一对应的处理即可，这样便达到了以向量进行处理的模式。...更底层的For循环 R语言本身的For循环效率相对低下，究其原因在于R作为高级语言，循环本身需要先进行编译，再放入底层进行处理。更为直接的做法，如果想提升效率，则可以直接将循环放入底层进行运行。...通过运行结果可以发现，Rcpp调用的底层循环略优于data.table的向量化，运行时间在0.03s左右。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
然而这种做法特别麻烦，因为我们常常要尝试多种不同的分类长度，很难事先就一次性创建好用于分类的变量。...本期大猫将教大家使用 data.table包的 keyby语句完成上述任务。...使用 data.table的好处是： 不需要事先创建分类变量，啥时想分类了，直接分就可以（group on the fly） 速度特别、特别快！ 代码非常、非常简洁！（也就十几个字符！）...按照“是否为周三”进行分类 如果我们想把样本分成两组，一组是周三（True），一组是非周三（False），则只要使用 wday(date)==3来生成一列值为 True或者 False的向量就行。...按照“每个三天”分类 为了按照任意间隔进行分类，我们需要用到 data.table包中的 ceiling_date函数。
写在前面 本期依然由村长为大家供稿，只为填上一期最后挖的坑，话不多说进入正题。 问题提出 在上一期中，还记得我们留下的那个彩蛋吗？...我们在对多列标准进行筛选时，在之前我们还进行了一步非常重要的提取，也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段，而后生成一系列变量，这些变量的观测值只可能存在三种情况：醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...:= 右边 关于 ':= lapply' 的用法，在这里小编不再赘述，如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号：用data.table语句批量处理变量。...在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。...:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。
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