将数据帧连接到嵌套的tibble - 腾讯云开发者社区

此处使用SSIS的【文件系统任务】来完成文件先删除操作。接下来，我们回到常规任务，将新生成的res.csv文件进行数据抽取并加载到数据库中。...目标我们存到关系数据库中，这样数据的二次利用才更方便，并且数据库的存储数据量也可以得到保障。最终我们的数据流任务如下图，增加加载时间，方便后期审核。...最终我们的控制流任务如下，完成我们预期的效果，将python清洗好的数据，交给SSIS的后续步骤来调用。在SSMS上打开目标表，发现数据已经加载成功。...在python的群体中，的确熟练使用后，将数据再作一步，直接上传到数据库中，也并非难事。...在下一篇中，我们重新回到微软系中，使用SSIS和PowerQuery联合，将轻量化的ETL工具一些好用易用的能力同样嫁接到SSIS中，同时又可以避开此短板部分。敬请关注。

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「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（七）-将Excel(PowerQuery+VBA)的能力嫁接到SSIS中

所以，若可以在标准的SSIS流程中引入PowerQuery的轻量化数据处理功能，将原有复杂的数据结构，先进行清洗整合后，变为一个干净的数据源供SSIS调用上传至数据库中，这时整个方案的可行性和性价比都非常可观...将模板文件内的PowerQuery查询使用替换的方式，将其引用的文件路径替换为当次循环引用文件。...再使用QueryTable的刷新代码，将替换后的M代码对应的智能表刷新重新加载一下新数据。每次循环都新开Application对象及最后将其对应的Excel进程给杀掉，释放COM非托管对象。...最终效果将SSIS包进行执行后，结果如下：加载过后的文件已归档成功，加上时间戳信息。数据库数据成功加载。在源文件中，特意做的不同文件不同标识，证明文件已按预期上传成功。.../p/8de014b1f957 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（六）-将Python的能力嫁接到SSIS中 https://www.jianshu.com/p/033342b02dae

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tibble 和传统数据框：哪个更适合网页爬取的数据存储

概述在网页爬取过程中，选择合适的数据存储结构至关重要。R 语言中有两种常用的数据存储结构：传统数据框（data.frame）和现代的 tibble（来自 tibble 包）。...本文将探讨传统数据框与 tibble 的差异，并通过从百度搜索获取排名前十的关键词链接为例，分析两者在网页爬取数据存储中的表现。...数据框与 tibble 的对比属性传统数据框tibble性能操作速度较慢，特别是大规模数据处理时表现较差。优化性能，适合大数据集的存储与处理。灵活性不支持嵌套列表或复杂结构，列名需遵循规则。...支持复杂结构，如嵌套列表，列名可以包含特殊字符。易用性在控制台打印时输出所有数据，易导致信息过载。更友好的打印方式，仅显示前几行，提高可读性。兼容性与 R 的基础函数完全兼容。...大型项目：对于包含嵌套数据或需要处理大规模数据集的爬取任务，tibble 是更优的选择。

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R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。数据长宽转化创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...=c(7,3,6)) df # A tibble: 3 x 4 id Shanghai Beijing Guangdong

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「R」dplyr 行式计算

这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。本文将讨论 3 种常见的使用案例：按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...你可以在 rowwise() 中提供“标识符”变量，这些变量将在你调用 summarise() 的时候保留，因此它的行为类似于将变量传入 group_by()： df tibble(name =...但如果你要考虑计算的速度，寻找能够完成任务的内置的行式汇总函数非常值得。它们的效率更高，因为它们不会将数据切分为行，然后计算统计量，最后再把结果拼起来，它们将整个数据框作为一个整体进行操作。...让我们从创建一个嵌套数据框开始： by_cyl % nest_by(cyl) #> `summarise()` ungrouping output (override with...你可以使用 expand.grid()或者tidyr::expand_grid()来生成数据帧，然后重复上面的模式： df <- expand.grid(mean = c(-1, 0, 1), sd =

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「R」数据操作（一）

本文内容：基础函数操作数据框 sqldf包使用SQL查询数据框 data.table包操作数据 dplyr管道操作处理数据 rlist包处理嵌套数据结构使用内置函数操作数据框数据框的本质是一个由向量构成的列表...比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。本文大部分的代码都是基于一组产品的虚拟数据。我们先将数据载入，然后学习怎么用不同的方法操作数据。 if(!...内置函数操作数据框选取type为toy的行： product_info[product_info$type == "toy", ] #> # A tibble: 2 x 5 #> id name...一种方法是将product_stats按尺寸降序排列，选择前3个记录的id，然后用id值筛选product_info的行： top3_id = unlist(product_stats[order(product_stats...但仔细在想想，两个数据框是通过id连接到一起的，我们可以把它们合并到一起，然后执行提取操作： product_table = merge(product_info, product_stats, by

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动态图可视化：如何、创建具有精美动画图

p=8003 演示数据集 library(gapminder) head(gapminder) ## # A tibble: 6 x 6 ## country continent year...range = c(2, 12)) + scale_x_log10() + labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy") p - 基本状态之间的过渡长度将设置为与它们之间的实际时间差相对应...给出当前帧所对应的时间。创建面板：让视图跟随数据在每帧中变化逐步衰减显示原始数据作为背景您可以根据需要显示过去和/或将来的原始数据并设置其样式。...按天显示（x轴）在数据的几个不同阶段之间进行转换数据准备： library(dplyr) mean.temp % group_by(Month) %>% summarise...(Temp = mean(Temp)) mean.temp ## # A tibble: 5 x 2 ## Month Temp ## ## 1 5 65.5

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dplyr_下篇

，批量处理，那么就可使用nest_by()做嵌套处理 by_species % nest_by(Species) head(by_species) ## # A tibble:...[50 x 5] ## 3 virginica [50 x 5] # 结果为包含每个鸢尾花种类的数据...，模型和预测值计算rmse、r方和偏回归系数 # 这里的by_species为上述代码执行后产生的数据 # 对于这些统计量的计算，建议查看统计相关教材 by_species = by_species...0.2 5 ## 6 setosa 5.4 3.9 1.7 0.4 6 summarise() 返回汇总结果 # 求百分位数，最终的结果为一个长数据的格式...，总体来说新版本还是有些都东西的，后续处理数据的时候，应该是能用的到的。

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MCU常见通信总线串讲（一）—— UART和USART

USART通常用于对数据传输速度要求较高、需要双向通信或者需要更灵活控制的场景。二、帧格式 UART：起始位（Start Bit）：起始位指示数据帧的开始。...停止位（Stop Bit）：停止位标志着数据帧的结束。它始终是逻辑高电平，用于告知接收端该数据帧已经传输完成。...发送端的TX线连接到接收端的RX线，接收端的TX线连接到发送端的RX线。此外，两端的地线需要连接在一起，以确保信号的参考电位相同。...在单片机或者嵌入式系统中，UART通常通过芯片上的引脚来连接，例如MCU的TX引脚连接到外部设备的RX引脚，MCU的RX引脚连接到外部设备的TX引脚。...通过编程方式将数据写入发送缓冲区后，UART模块会自动将数据发送出去。在发送数据之前，需要检查发送缓冲区是否为空，以确保可以安全地写入新的数据。

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...容易入手：将所有数据转换为小写： msleep %>% mutate_all(tolower) ## # A tibble: 83 x 11 ## name genus vore order...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...（多个级别） ifelse（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when（）可能更容易，它允许你喜欢的语句数量多，并且比许多嵌套的ifelse更容易阅读声明。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。

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R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，我们有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...让我们使用主题建模对描述字段进行分类，然后将其连接到关键字。什么是主题建模？主题建模是一种无监督的文档分类方法。此方法将每个文档建模为主题的混合，将每个主题建模为单词的混合。...我将在这里用于主题建模的方法称为潜在Dirichlet分配（LDA），但还有其他适合主题模型的可能性。在本文中，每个数据集描述都是一个文档。我们将看看是否可以将这些描述文本作为主题进行建模。...获取和整理NASA元数据让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据。...一些主题的文档较少。对于任何单个文档，我们都可以找到它具有最高归属概率的主题。将主题建模连接到关键字让我们将这些主题模型与关键字联系起来，看看会发生什么。

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Day6——R包的学习

101 6.0 2.5## 102 5.1 1.9vars 将列名赋值给...值unique ：唯一值，在数据源只出现了一次，而删除重复项是对出现多次的数据只保留一个count(test,Species)# A tibble: 3 x 2Species n1 setosa...22 versicolor 23 virginica 2连接两个表內连inner_joininner_join(test1, test2, by = "x")x z...y1 b A 22 e B 53 f C 6左连left_join以左边的数据框中x的数据为主取后者包含的。...包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x =

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R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...有关NASA数据集的元数据有JSON格式在线获得。让我们使用主题建模对描述字段进行分类，然后将其连接到关键字。什么是主题建模？主题建模是一种无监督的文档分类方法。...此方法将每个文档建模为主题的混合，将每个主题建模为单词的混合。我将在这里用于主题建模的方法称为潜在Dirichlet分配（LDA），但还有其他适合主题模型的可能性。...在本文中，每个数据集描述都是一个文档。我们将看看是否可以将这些描述文本作为主题进行建模。获取和整理NASA元数据让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据。...一些主题的文档较少。对于任何单个文档，我们都可以找到它具有最高归属概率的主题。将主题建模连接到关键字让我们将这些主题模型与关键字联系起来，看看会发生什么。

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生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

”)：安装Biocductor的包加载R包library(包)或者require(包)Rstudio中包只需要安装一次，但每次启动都需要重新加载R包dplyr包的五个基础函数以R自带的iris数据框为例...，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。...管道运算符号为%>%（Windows快捷键为Shift+CTRL+M），其意思是将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数，若干个函数通过管道连接起来，叫做管道（pipeline）。...能匹配上的数据left_join(test2, test1, by = 'x') # 全保留test2，合并test1能匹配上的数据# NA与的区别：前者为数字型NA，后者为字符型NA全连full_joinfull_join...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 <- data.frame

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空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图

作者，Evil Genius空间细胞类型方向图空间细胞类型密度分布图空间转录组数据分析之近邻热图绘制10X单细胞（10X空间转录组）分析回顾之一些细节绘图操作10X空间转录组的画图操作（基础知识）文献中的热图代码实现...（热图标记感兴趣的基因,基础知识）ggplot2给并排条形图自定义添加P值这一篇我们继续来分享一点空间的个性化绘图内容，当然我知道了大家做了空间转录组拿到了公司的分析结果，但是都是标准化的结果，连图片什么的都是标准化的做法...= "max")]decon_df % data.frame(check.names = F) %>% tibble::rownames_to_column("barcodes...("barcodes") %>% dplyr::left_join(decon_df, by = "barcodes") %>% tibble::column_to_rownames("barcodes...= 0) %>% dplyr::select("barcodeID") %>% dplyr::left_join(metadata_ds %>% tibble

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西门子交换机SCALANCE X VLAN组态快速入门（更新版）

数据交换甚至广播传输只在一个VLAN内发生。对VLAN的分配通过在MAC帧中添加VLAN Tag来完成。即在目的和源地址后插入了四个字节的附加VLAN信息。...• 如果最终节点连接到一个端口，出去的帧应该不带VLAN Tag发送（静态访问端口）。但是，如果有在这个端口连一个交换机，该帧应该加上VLAN Tag（主干口）。...VLAN的规则： 1．连接到DTE的端口必须设置不含VLAN Tag，因为一般DTE不能解释带VLAN Tag的帧。即设置“U”。...2．交换机到交换机的VLAN连接（主干连接Trunk）必须含有VLAN Tag。即设置“M”。 1.7 VLAN数据的处理注意：虚线上面的部分是接收交换机某个端口的帧。...SCALANCE X-400中有四个优先级堆栈，用于处理各种各样优先级的数据帧。第一个队列处理最高优先级的数据帧，也就是可以处理PROFINET实时的数据帧。

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Day-6 香波🐟

group_by(test, Species)## # A tibble: 6 × 5## # Groups: Species [3]## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...1.9 virginica summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))## # A tibble...shift + M)test |> + group_by(Species) |> + summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# A tibble...值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接,演示数据来自生信星球1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5...()函数则需要两个数据框有相同的行数> test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), + z = c("A","B","

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TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...Enter(name)：Enter 操作符将其输入转发到由给定名称唯一标识的执行帧。这个 Enter 操作用于将一个执行帧中的张量传递给一个子执行帧。...Exit：Exit 操作符将一个张量从一个执行帧返回给它的父执行帧。一个执行帧可以有多个 Exit 操作返回到父执行帧，每个操作都异步地将张量传回给父帧。...连接到P 的 Send将向设备 B 发送布尔张量 False，这样 Recv 也可以被执行，其会等待来自设备 B 的值。

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Day6 学习R包（今天依旧是干货满满但是要注重理解）

,# Species > summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# A tibble...+ M)> test %>% + group_by(Species) %>% + summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# A tibble...值> count(test,Species) Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2四、dplyr处理关系数据将表连接> test1...,取交集> inner_join(test1, test2, by = "x") x z y1 b A 22 e B 53 f C 62.左连left_join> left_join(test1, test2...表所有记录semi_join> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') x z1 b A2 e B3 f C5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

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学习R包

x和y，代码x == y将把x的第一个元素与y的第一个元素进行比较，然后将x的第二个元素与y的第二个元素进行比较在代码x％in％y中，将x的第一个元素与y中的所有元素进行比较，然后将x的第二个元素与y中的所有元素进行比较...0.2 setosa## 6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa5.summarise()：汇总对数据进行汇总操作...62.左连left_join根据代码中靠左变量进行合并left_join(test1, test2, by = 'x')## x z y## 1 b A 2## 2 e B 5## 3 f..., test1, by = 'x')## x y z## 1 a 1 ## 2 b 2 A## 3 c 3 ## 4 d 4 ## 5 e 5 B## 6 f 6 C3.全连full_join...注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40

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