按部分日期r子集_Tableview部分按日期_R中的起始日期子集 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化

本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。

03

R语言从入门到精通：Day5

在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml

03

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【SAS Says】基础篇：5. 开发数据（一）

本节目录：开发数据 5.1 创建并重新定义变量 5.2 使用SAS函数 5.3 使用IF-THEN语句 5.4 用IF-THEN语句将观测值分组 5.5 构造子集 5.6 处理SAS的日期数据 5.7 可选择的数据格式和函数 5.8 使用retain和sum语句 5.9 用数组简化程序 5.10 列出变量名的快捷方式 ---- 【SAS Says】基础篇：5. 开发数据（定义变量、构造子集、处理日期、SAS函数、简化数组） 5.1 创建并重新定义变量可以通过分配语句来创建并重新定义变量，基本形式为： V

04

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

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。

03

Greenplum 实时数据仓库实践（7）——维度表技术

前面章节中，我们实现了实时多维数据仓库的基本功能，如使用Canal和Kafka实现实时数据同步，定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。

04

R语言Data Frame数据框常用操作

Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。

01

Kettle构建Hadoop ETL实践（八-1）：维度表技术

前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。

03

【SAS Says】基础篇：开发数据

特别说明：本节【SAS Says】基础篇：开发数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！复习：前面五节【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上）【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下）【SAS Says】基础篇：读取数据（上）【SAS Says】基础篇：读取数据（中）【SAS Says】基础篇：读取数据（下）在微信号“shushuojun”中回复“SAS”

06

超越RetinaFace，腾讯优图 ASFD 已在 WIDER FACE 霸榜半年！

基于世界权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE『http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/WiderFace_Results.html』的两张性能测试图，以 RetinaFace 为标杆，寻找所谓的比它性能更好的人脸检测算法。

02

R语言数据处理：飞机航行距离与到达延误时间有什么关系??

数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍

04

【学习】七天搞定SAS（二）：基本操作（判断、运算、基本函数）

SAS生成新变量 SAS支持基本的加减乘除，值得一提的是它的**代表指数，而不是^。 * Modify homegarden data set with assignment statements; DATA homegarden; INFILE 'c:\MyRawData\Garden.dat'; INPUT Name $ 1-7 Tomato Zucchini Peas Grapes; Zone = 14; Type = 'home'; Zucchini = Zucchini * 10; Total

04

数据仓库系列--维度表技术

维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。

01

【学习】七天搞定SAS（三）：基本模块调用（格式、计数、概要统计、排序等）（上）

搞定基本的函数之后，开始鼓捣SAS里面的模型。也就是说，要开始写PROC了。说实话，越学SAS，越觉得SAS像Stata...无论是从输出的样式，还是语法。好不习惯没有()的模型调用呀。若是说SAS和Stata的区别，怕只是Stata更侧重于计量模型而SAS则是服务于大多数统计模型吧。 PROC的基本内容：CONTENT 先是一个最基本的PROC：content，可以显示数据集的主要特性。比如： image.png 这里主要是两个声明:TITLE和FOOTNOTE。前者输出时候会产生一个标题，后者会

06

N-CryptoAsset投资组合 | 使用PCA识别高度相关的加密货币（最近听说某币很疯狂哦！）

前言在本文中，以每日加密货币价格时间序列为例，以选择其中一个加密货币，通过巧妙地合并，我们将创建一个可存储的（例如HDF5，CSV文件格式）和可重用的N-CryptoAsset投资组合的文件。接下来，对于任何手动定义的时间间隔，我们将应用主成分分析（PCA）去实现建立一些模型，最后基于几个主要组件的分析来识别高度相关的加密货币。 520 找个好人 Python中的 N-Cryptocurrency组合考虑任何资产的单一（每日抽样）收盘价时间序列。它有开始和结束日期。如果我们使用的数据来源是直接通

08

R In Action |基本数据管理

学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。

01

使用模式构建：属性模式

原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊

02

使用模式构建：属性模式

原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊

01

PubMed使用者指南（一）

学习一个工具最直接有效的方式就是阅读它的官方指南，今年我们来学习一下PubMed的最新指南。

01

HAWQ取代传统数仓实践（七）——维度表技术之维度子集

文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分：1. 基于元数据定义的维度表数据模型，包括定义的表、字段、数据模型；2. 基于元数据定义的维度表数据抽取，使用SQL语句从源系统中抽取数据；3. 基于元数据定义的维度表数据变更，使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。

05

维度模型数据仓库（八） —— 维度子集

（五）进阶技术 3. 维度子集有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度小，因此更易使用，查询也更快。本篇中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。清单（五）-3-1里的脚本用于建立月份维度，并从日期维度初始装载月份维度。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期。促销标记适用于日层次。

02

R语言_基本数据管理

#创建新变量并保存到原有数据框 #way 1 d = data.frame(x1=1:4,x2=2:5) d$sum = d$x1+d$x2 #way 2 d= transform(d,sum=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sum

02

java 判断子集_java – 获取集合子集的策略

我有一个场景,我的应用程序可以访问有限时间窗口的会话,在此期间它必须从数据库中获取数据到内存中,然后只使用内存中的数据来处理请求.

02

关系数据库、数据库的设计（数据库学习）

-|关系的数学定义：域（同类型值集合）、由笛卡儿积（任意域各自相乘）推出关系的定义

01

关系数据库：关系数据结构基础与概念解析

E.F.Codd, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"《Communication ofthe AcM》，1970

01

理解OVER子句

简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]

09

GPT4做数据分析时间序列预测之七相当棒2023.6.1

-------------------------------------------------------

01

Pandas的datetime数据类型

Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型

01

数据挖掘考题汇总（填空题与计算题）带答案

❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，网络环境成为主流等等。产生“数据丰富而信息贫乏”现象。

02

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（三）

三、维度子集有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。

02

NumPy 数组切片及数据类型介绍

NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。

01

【学习】七天搞定SAS（二）：基本操作（判断、运算、基本函数）

今天开始注重变量操作。 SAS生成新变量 SAS支持基本的加减乘除，值得一提的是它的**代表指数，而不是^。* Modify homegarden data set with assignment s

04

气象编程 |Pandas处理时序数据

时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。

05

GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

根据您的需求，我将这些方法的代码合并，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意，预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外，这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。

02

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术

三、维度子集有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。

01

黑盒（功能）测试基本方法

（1）黑盒测试又称功能测试、数据驱动测试或基于规格说明书的测试，是一种从用户观点出发的测试。

02

淘宝用户行为数据分析

本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。

05

等价类划分法测试用例设计举例「建议收藏」

一、基本概念等价类是指程序输入域的子集。等价类划分（Equivalance Partitioning）测试的思想：将程序的输入域划分为若干个区域（等价类），并在每个等价类中选择一个具有代表性的元素生成测试用例。该方法是常用的黑盒（Blackbox Testing）测试用例（Testcase）设计方法。一）划分等价类 1.有效等价类与无效等价类等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类。有效等价类是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合，它能检验程序是否可以实现规格说明中所规定的功能需求。无效等价类是指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合，它能检验程序在不符合规则的数据输入下，是否会有异常；无效等价类至少应有一个，也可能有多个，视具体情况而定。因此，设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 2.划分等价类的标准完备测试、避免冗余。这就要求：集合（程序输入域）应划分为互不相交的一组子集，而这些子集的并集是整个集合（整个程序输入域）。 3.等价类的划分原则 (1) 若输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下，可划分为一个有效等价类和两个无效等价类； Eg.设置风控指标，其中权重设置范围在[-1000,1000]

04

pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。

05

struts2 标签全面解释

A： <s:a xhref=""></s:a>-----超链接，类似于html里的 <s:action name=""></s:action>-----执行一个view里面的一个action <s:actionerror/>-----如果action的errors有值那么显示出来 <s:actionmessage/>-----如果action的message有值那么显示出来 <s:append></s:append>-----添加一个值到list，类似于list.add(); <s:autoc

09

超强干货 | Python金融数据量化分析教程+机器学习电子书

如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并

02

快速学习COSMIC软件规模度量方法

COSMIC是一种主流的软件功能规模度量方法，其原理是通过识别“数据移动”的个数来度量软件规模，每个数据移动计为一个COSMIC功能规模单位（CFP），四种数据移动类型分别为：输入（Entry）、输出（eXit）、读（Read）和写（Write）。

01

python-for-data-时间序列基础

pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。

01

抢发论文，不顾疫情？权威流行病学期刊发布迄今最详细研究，疾控中心回应质疑

1月30日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）发表的的一篇文章——Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia（新型冠状病毒感染肺炎在中国武汉的初期传播动力学），根据最早425例确诊病例数据，针对新型冠状病毒（2019-nCoV）提出了迄今为止最详细的流行病学研究。

01

整理了10个经典的Pandas数据查询案例

Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。

02

整理了10个经典的Pandas数据查询案例

Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。

02

电商数据分析的具体流程是？不妨用Excel演示一遍！

世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。

04

Google Earth Engine（GEE）——3. 创建 NDVI 时序动画（R-GEE版）

检索 MODIS Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km 数据集ee.ImageCollection并选择 NDVI 波段。

01

fast.ai 机器学习笔记（一）

数据科学 ≠ 软件工程 [08:43]。你会看到一些不符合 PEP 8 的代码和import *之类的东西，但暂时跟着走一段时间。我们现在正在做的是原型模型，原型模型有一套完全不同的最佳实践，这些实践在任何地方都没有教授。关键是能够非常互动和迭代地进行操作。Jupyter 笔记本使这变得容易。如果你曾经想知道display是什么，你可以做以下三件事之一：

01

用SPSS做数据分析？先弄懂SPSS的基础知识吧

1、SPSS数据分析的流程 2、SPSS特性： 3、数据的编辑： 1 常量数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭