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R语言 数据（集）合并与连接匹配 | 专题2

数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。...目 录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...正 文 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 总结：cbind等行数、按列合并（无序） #等长 #生成测试数据 > ID1 <- c(1:4) > ID2 <- c(2:5) > name...总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > #生成测试数据student1 > ID <- c(1:4) > score <- c(8,22,7,33) > student1 #生成数据集1 > ID<-c(1,2,3) > name<-c("Jim","Tony","Lisa") > student1<-data.frame(ID,name) > #生成数据集1 > ID

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    R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

    我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...相对路径和绝对路径是很重要的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。

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    R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

    Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...一 生成数据 #生成随机数据 data1<- data.frame(x1=runif(5),x2= runif(5),x3= runif(5)) data2合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill

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    数据库设计之概念结构设计工具_数据库关系设计

    该子系统的主要功能是： 处理顾客和销售员送来的订单 工厂是根据订货安排生产的 交出货物同时开出发票 收到顾客付款后，根据发票存根和信贷情况进行应收款处理 参照需求分析和数据字典中的详尽描述，遵循前面给出的两个准则...E-R图的集成 E-R图的集成一般需要分两步 合并。解决各分E-R图之间的冲突，将分E-R图合并起来生成初步E-R图。 修改和重构。消除不必要的冗余，生成基本E-R图。...子系统E-R图之间的冲突主要有三类： ①属性冲突 ②命名冲突 ③结构冲突 ①属性冲突 属性域冲突，即属性值的类型、取值范围或取值集合不同。...图中零件与产品之间存在多对多的联系“构成” 图中产品、零件与供应商三者之间还存在多对多的联系“供应” 合并两个E-R图，如图 （2）消除不必要的冗余，设计基本E-R图 所谓冗余的数据是指可由基本数据导出的数据...消除冗余主要采用分析方法，即以数据字典和数据流图为依据，根据数据字典中关于数据项之间逻辑关系的说明来消除冗余。 如图7.26中，Q3=Q1×Q2，Q4=∑Q5。所以Q3和Q4是冗余数据，可以消去。

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    R语言从入门到精通：Day5

    图10:数据类型判断和转换函数的使用 数据中比较特殊的一类就是日期数据，R语言中日期值通常以字符串的形式输入，然后转换为数值形式存储。...6.数据集的按行、按列合并 有时候数据并不是一个整体，需要自己整合一下。R语言中常用的合并数据集的函数有merge()、cbind()、rbind()。...其中函数cbind()是将两个矩阵或者数据框直接横向合并，要求被合并的两个对象有同样的行数。...如果要在数据框中添加行（或者理解为将两个数据框纵向合并），使用函数rbind(),要求两个数据框有相同的变量，不过顺序不必要相同。一般用于向数据框中添加新的观测。...图14:函数merge()的使用 简单来说，就是把leadership和leadership.new两个数据集按照变量managerID、date进行了合并，用于给观测添加新的数据。 ?

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    我们如何在Elasticsearch 8.6, 8.7和8.8中提升写入速度

    合并较大的段时，这个改进带来的提升是巨大的。在我们自己的基准测试中，我们发现段合并时间减少了40%以上，刷新吞吐量提高了两倍以上。这显著减少了集群在索引庞大的向量数据集时所承受的负载。...写入处理管道的优化写入处理管道使用处理器在文档被索引之前执行数据转换工作 ——例如，设置或删除字段、解析日期或 json字符串等，以及使用ip地址或其他数据来查找地理位置。...这使得在HTTP日志数据集的基准测试中写入速度提高了12%，因为这个测试数据集会按@timestamp降序排列。...虽然增加合并因子通常会使搜索速度变慢，但由于在相同的合并因子下， LogByteSizeMergePolicy比TieredMergePolicy会更积极地合并数据，并且保留段的@timestamp 范围不重叠极大地帮助了时间戳字段的范围查询...，通常对于时序数据最常用的就是根据时间戳进行过滤。

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    一行代码对日期插值

    首先我们建立一个CJ(cross join)数据集，这个数据集包含每个id所对应的“完整”日期。...我们看到，原数据集存在观测的那些日期，val值都被保留，而被插入的那些日期，val是NA。当然，我们可以修改上一条语句中的nomatch参数把填充指改成任意值，例如0。...例如，在我们的样例数据集sample中，id=1的观测对应的日期最小值的为01-08，最大值为01-14，而我们希望填充这两个日期“之间”的所有值。...当然没问题，以上文提到的第二种情况为例，我们可以把两行合并为一行： # 把两行代码合并成一行 dt[dt[, ....处女座无数次为了给数据集取一个合适的名字心力交瘁…… 下 期预告 根据官网公告，Microsoft R Open 3.4版本将会“coming soon in May”，大猫会在第一时间给大家发布号外~

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    数据科学家成长指南(下)

    既有文本数据，数值数据，也有时间日期数据。哪怕同一类，如时间日期，也会因为时区的不同而有差异。 对数据格式的了解有助于后续工作的开展。...Data Fusion 数据融合 数据融合不同于数据集成，数据集成属于底层数据集上的合并。而数据融合接近模型层面，我们可以想成SQL的Join（不确定）。...Binning Sparse Values 分箱稀疏值，两个合起来我不知道具体意思 分箱是一种常见的数据清洗方法，首先是将数据排序并且分隔到一些相等深度的桶(bucket)中，然后根据桶的均值、中间值...常见的分隔方法有等宽划分和等深划分，等宽范围是根据最大值和最小值均匀分隔出数个范围相同的区间，等深则是样本数近似的区间。 稀疏是统计中很常见的一个词，指的是在矩阵或者特征中，绝大部分值都是0。...D3.js, ggplot2, Shiny 前两个不多说了。 Shiny是RStudio团队开发的一款在线网页交互可视化工具。可以将R语言作为半个BI用。 ?

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    实战 | 如何制作数据报表并实现自动化？

    假设我们现在有如图 1 所示的数据集。 （图1） 现在需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，主要包含以下 3 个方面。 当日各项指标的同/环比情况。 当日各省份创建订单量情况。...(img, 'G1') 将所有的数据插入以后就该对这些数据进行格式设置了，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量对所有单元格进行格式设置，只能按范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量...in col: r.number_format = '0.00%' #对 A9 至 B19 范围内的单元格进行设置 for row in ws['A9':'B19']: for c in row...in col: r.number_format = '0.00%' #对 A9 至 B19 范围内的单元格进行设置 for row in ws['A9':'B19']: for c in row...（图8） 将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中 将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后对不同的 Sheet 插入数据即可，具体实现代码如下

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    【DB笔试面试512】若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是？（）

    在进行数据库应用系统设计时，首先要根据用户需求建立需要的E-R模型，然后再建立与计算机数据库管理系统相适应的逻辑数据模型和物理数据模型，最后才能在计算机系统上安装、运行数据库。...当采用E-R方法进行数据库概念设计时，可以分成3步进行：首先，设计局部E-R模式，然后把各局部E-R模式综合成一个全局的E-R模式，最后对全局E-R模式进行优化，得到最终的E-R模式，即概念模式。...例如，如果教师实体集内部存在领导与被领导的1:n自联系，那么可以将该联系与教师实体合并，这时主键职工号将多次出现，但作用不同，可用不同的属性名加以区分，例如在合并后的关系模式中，主键仍为职工号，再增设一个...4、具有相同码的关系模式可合并。 为了减少系统中的关系个数，如果两个关系模式具有相同的主键，那么可以考虑将它们合并为一个关系模式。...假如有一个“拥有”关系模式：拥有（学号，性别） 有一个学生关系模式：学生（学号，姓名，出生日期，所在系，年级，班级号，平均成绩） 这两个关系模式都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模式，假设合并后的关系模式仍叫学生

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    数据库：实体关系图（ER图）「建议收藏」

    合并分ER图：采用逐步合并的方式，首先将两个具有公共实体型的分E-R图进行合并，然后每次将一个新的、与前面已合并的E-R图具有公共实体型的分ER图合并起来……，这样即可最终获得全局的初步E-R图。...实体E1与E2在一个E-R图中是多对多联系，在另一个E-R图中是一对多联系 是根据应用的语义对实体联系的类型进行综合或调整。...（1）实体型的合并，以减少实体类型的个数：合并不是指前面的“公共实体型”的分E-R图的合并, 而是指两个有联系的实体型的合并。 例如：两个具有1:1联系的实体型通常可以合并成一个实体型。...（2）尽可能消除实体中的冗余属性：通常在各个分E-R图中是不允许冗余属性存在的, 但在合并为全局的初步E-R图以后, 可能产生全局范围的冗余属性。...例如：在某大学的数据库设计中, 一个分E-R图中可能有已毕业学生数、招生数、在校学生数和即将毕业的学生数，而另一个分E-R图中可能有毕业学生数、招生数、各年级在校学生数和即将毕业学生数，则这两个分E-R

    10.1K11

    代码公开简单易实现，新发Nat.Cancer文章，解码癌症队列治疗结果

    Para_02 生存模型在泛癌数据集上的总体生存期预测平均一致性指数（C-index）为0.762（各折的范围：0.758–0.764），总生存期时间无进展预测的平均一致性指数为0.711（范围：0.702...将我们的方法应用于外部数据集后，我们发现内部和外部数据集中RCs的线性斜率之间存在强烈的相关性（皮尔逊相关系数r=0.9，P数据图3a）。...我们的分析显示，在内部和外部数据集中计算的关系与每个标记的风险比高度相关（在两个数据集中测量的部分标记：内部数据集：皮尔逊相关系数r=0.93，P数据集：皮尔逊相关系数r=0.97，P...根据这些评分系统，患者通常被严格分类，而忽略了诸如性别、营养状况或合并症等基本差异。...在本研究中，我们基于SHIP中所有可用的结构化数据创建了一个泛癌数据集。 首先，根据ICD代码（C00-C75）收集了所有患有实体肿瘤的患者。

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    一个 Python 报表自动化实战案例

    假设我们现在有如下一份数据集： 现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面： 当日各项指标的同环比情况； 当日各省份创建订单量情况； 最近一段时间创建订单量趋势 接下来分别来实现这三部分...r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的： 接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整...，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量针对所有的单元格进行格式设置，只能分范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余...in col:         r.number_format = '0.00%' #对A9至B19范围内的单元格进行设置 for row in ws['A9':'B19']:     for c in...将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下： from

    1.2K10

    mysql基础知识（4）

    UNION操作符用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，并且会默认去除重复的行，只返回唯一的行。...UNION ALL操作符也用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，但它不会去除重复的行，即如果存在重复行，UNION ALL会将它们全部包含在最终的结果集中。...2、JOIN JOIN 子句是在FROM子句之后，根据相关列合并两个或多个表中的行，它决定了如何匹配不同表中的行。...3、WHERE WHERE 子句根据指定条件筛选行。它在表联接后但在任何分组或聚合发生之前对行应用条件。此步骤对于将数据集缩小到仅相关行至关重要。...8、ORDER BY ORDER BY 子句根据一个或多个列对结果集进行排序。应用此语句，可以将结果集按所需顺序显示。还可以根据需要指定升序或降序排序来组织数据。

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    手把手 | 数据科学速成课：给Python新手的实操指南

    为了检验假设是否成立，我们需要从网络分析师处获得两个数据集： • Session数据集 包含所有用户的所有页面浏览量。...此外，你还可以找到创建两个虚构数据集的代码。...因此，Pandas让Python数据科学工作变得更加简单！ 使用pd.read_csv（）读取数据集 我们的Python代码中的第一步是加载Python中的两个数据集。...本着学习的原则，我们建议您自己找出如何读取这两个数据集。最后，你应该建立两个独立的DataFrames，每个数据集都需要有一个。 小贴士：在这两个文件中，我们都有不同的分隔符。...它允许我们执行任何从简单的左连接和合并到复杂的外部连接。因此，可根据用户的唯一标识符结合会话和首次活动的DataFrames。

    1.2K50

    Python自动化办公 | 如何实现报表自动化？

    假设我们现在有如下一份数据集： 现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面： 当日各项指标的同环比情况； 当日各省份创建订单量情况； 最近一段时间创建订单量趋势 接下来分别来实现这三部分...r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的： 接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整...，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量针对所有的单元格进行格式设置，只能分范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余...in col: r.number_format = '0.00%' #对A9至B19范围内的单元格进行设置 for row in ws['A9':'B19']: for c in...将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下： from

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    一个 Python 报表自动化实战案例

    假设我们现在有如下一份数据集： 现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面： 当日各项指标的同环比情况； 当日各省份创建订单量情况； 最近一段时间创建订单量趋势 接下来分别来实现这三部分...r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的： 接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整...，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量针对所有的单元格进行格式设置，只能分范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余...in col: r.number_format = '0.00%' #对A9至B19范围内的单元格进行设置 for row in ws['A9':'B19']: for c in...将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下： from

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