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    巧用R语言中各类聚合窗口函数

    累计消费总额: data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cumamt = order_by(buy_date, cumsum(amt))) %>% arrange...R语言中的累计计算函数,当order_by的字段记录相同时候,累计值不再相同,而sql中当记录相同的时候,累计值是相同的【窗口函数】第三弹:聚合函数和分布函数,觉得这一点是很好的优化。...按照购买时间计算每位客户的累计最小消费金额: data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cuminamt = order_by(buy_date, cummin(...按照购买时间计算每位客户的累计最大消费金额: data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cumaxamt = order_by(buy_date, cummax(...按照购买时间计算每位客户的累计平均值 data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cumeanamt = order_by(buy_date, cummean(amt

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    巧用R语言中常见的各类偏移窗口函数

    【R语言】窗口函数系列一:排名窗口函数 窗口函数:计算环比和同比 窗口函数:制作vintage报表 函数对比 风格依旧,与sql中偏移窗口函数对比来介绍R语言中的偏移窗口函数,若熟悉sql中的偏移窗口函数...R语言中有5个偏移窗口函数: lead()、lag()、first()、last()和nth()函数。 ?...然后添加一个新的字段:两个时间相减 data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lead_date = lead(buy_date, 1, order_by...例如计算每个客户消费金额的环比变化: data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lead_amt = lead(amt, 1, order_by =...例如:获取每位客户当前购买时间的上一次时间: data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lag_date = lag(buy_date, 1, order_by

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    巧用R中的各种排名窗口函数

    前言 在sql中巧用窗口函数可以解决很多复杂的问题,窗口函数有4种函数类型:排名函数、偏移函数、聚合函数和分布函数,详细介绍可以浏览: 【窗口函数】第一弹:窗口函数简介 【窗口函数】第二弹:排名函数和偏移函数...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同,对group_by后面字段进行分组,按照order_by后面字段排序,生成一个连续不重复的编码...之前说过,使用管道函数连接的语句执行顺序和书写顺序一致,上面语句可以理解为:1、使用group_by对指定的user_no字段分组;2、使用order_by函数对组内数据按照购买时间升序排列编码,增加一个新字段...;3、使用arrange对指定的字段user_no和buy_date排序。...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同,row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的,min_rank就是解决这个问题,对相同的记录编码相同

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    软考高级架构师:ER 图的命名冲突、属性冲突、结构冲突和实体冲突

    在使用ER图时,可能会遇到各种冲突问题,主要包括命名冲突、属性冲突、结构冲突和实体冲突。让我们逐一解释这些冲突,并举一些简单的例子帮助理解。 1....命名冲突 定义:命名冲突是指在数据库设计中,两个或多个元素(如实体、属性、关系等)使用了相同的名字,导致混淆和错误。...例子: 假设我们有两个实体:学生(Student)和教师(Teacher),它们各自都有一个属性名为“ID”。如果没有区分,数据库系统可能会混淆这些ID。...例子: 实体“学生”和“课程”都可能有一个名为“名称”的属性,但学生的“名称”表示学生的名字,而课程的“名称”表示课程的名称。...解决方法: 需要进行实体整合,识别和合并这些实际相同的实体,并确保所有相关属性和关系得到统一处理。 总结 以上是ER图中常见的四种冲突及其解决方法。

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    【R语言】dplyr对数据分组取各组前几行

    前面我们介绍过GO富集分析和结果可视化 1.GO和KEGG富集分析视频讲解 2.GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图 3.GO和KEGG富集结果如何显示基因symbol 4.GO和KEGG...(ONTOLOGY) %>% head(n = 5) 虽然,我们使用了group_by进行了分组,但是head并没有应用到三个分组上面,而是直接应用到了整个数据框上,事与愿违。...#使用slice_min r4=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% slice_min(order_by = p.adjust, n = 5) r4 slice_min...如果GO富集结果默认没有按p.adjust排过序,那么就需要选择带有排序的方法,如top_n和slice_min。...参考资料: 1.GO和KEGG富集分析视频讲解 2.GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图 3.GO和KEGG富集结果如何显示基因symbol 4.GO和KEGG富集倍数(Fold Enrichment

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