掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。 使用公式：学习使用Excel的基本公式，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并理解相对引用和绝对引用的概念。...增加数据 插入行或列：右键点击行号或列标，选择“插入”。 输入数据：直接在单元格中输入数据。 2. 删除数据 删除行或列：右键点击行号或列标，选择“删除”。...高级查询 使用高级筛选：在“数据”选项卡中选择“高级”，根据条件进行数据筛选。 使用查询：在“数据”选项卡中使用“从表/区域获取数据”进行更复杂的查询。 8....模板 使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误：找出公式中的错误来源。...R语言进行数据的读取、转换、汇总和排序。
data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...filter(iris, Sepal.Length == 7) Q:筛选花萼长大于7，花萼宽带大于等于3的数据？...arrange(iris,Sepal.Length) # 将数据按照Sepal.Length升序排序 5）变量变换/重构 mulate()函数可以数据拓展，也可以在保留原变量的基础上增加变量，进行数据处理...7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 10）数据联结 dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等： inner_join
1列和第3列 df[1:3, ] # 获取前 3 行 df[, c("Name", "Score")] # 获取指定列 df[df$Score > 85, ] # 条件筛选 添加与删除列 df$Pass...df 删除包含缺失值的行 修改和重编码 df$Gender[df$Gender == "Male"] <- "男" #把Gender这一列中的Male变成“男” df...#行变成列，列变成行 tran_df <- t(df) tran_df 行列拼接 拼接列：把列拼起来，也就是对多个数据框水平堆叠，也就是在一个数据框的右侧添加另一个数据框，要求行数相同。...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。...下一节我们学习R语言其他的数据结构
，因此如果你想要将其从数据框中移除，调用 ungroup() 即可。...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...既然已经到了这里，你可能已经猜到了答案：这只是行模式的另一个应用。...这不是你通常需要考虑的事情（它会工作），但知道什么时候出错是很有用的。 分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...group_by() 输出有一点不同:我们明显地改变了数据的结构。
分组列表 【ORDER BY 子句】 注意： 查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类 分组前的筛选：分组前的筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在，...可以直接利用对应列筛选，利用where语句筛选，位置在group_by字句的前面 分组后的筛选：分组后的筛选是利用已经重新分配的组内的信息进行筛选，这些信息不直接存储于数据库中。...分组后的筛选：分组后的筛选是利用已经重新分配的组内的信息进行筛选， 这些信息不直接存储于数据库中。...'%A%' GROUP BY department_id; # 查询哪个部门员工个数大于2（添加分组后的筛选） /* 这里不是利用employees表中的原数据进行筛选， 而是根据筛选后的结果进行二次筛选...`department_id`; # 外连接 /* 用于查询一个表中有，另一个表中没有的记录 特点： 外连接的查询结果为主表中的所有记录 如果表中有和它匹配，则显示匹配的值 如果没有匹配值
网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...还有nomatch的设置可以见第六小节。 nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...3、第三种方式：key-merge setkey(DT,x) setkey(X,V1) merge(DT, X) 预先设置两个数据集的key后，也可以用比较常见的merge函数来进行数据合并。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？
source() : source使R直接接受来自命名文件、URL或表达式的输入，比如source(“Functions.R”)。...从该文件读取和分析输入，直到到达文件的结尾，然后在选定的环境中按顺序解析表达式。简单来讲，library更像装载，require不会报错，source装载的方式则不太一样。...大于5的列、species是setosa、versicolor中的某一个的列arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length...Sepal.Length))summarise可以配合group使用，第二行代码即是先将数据按species分组，再计算均值和标准差同时，对于这样一组简单的数据，用管道操作也可以达成相同的目的，但是更有趣...#函数则需要两个数据框有相同的行数
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...还可以使用 skiprows 参数从文件末尾选择行。Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。
，返回逻辑值filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5) # 选Species是setosa同时Sepal.Length 大于5的行, & 是 andfilter...(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) # 选Species 是 setosa和versicolor的行， %in% 是用于判断前一个向量的元素是否在后一个向量中...，重排列行，默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #用desc从大到小(5) summarise()：汇总 reduces multiple values...，返回不能够与y表匹配的x表所有记录，不合并两表格，只针对x操作(6) 简单合并bind_rows() # 两表列数相同，行+行 简单纵扩bind_cols() # 两表行数相同，列+列 简单横扩test1...bind_cols(test2,test3) #行数不同，如何？5. how to learn R packages(1) check help document by ??
呜呜今天是补昨天的内容 昨天临床任务太多只看了一下要学习的内容没有做笔记T T1 安装和加载R包1.1 镜像设置1.2 安装install.packages()/BiocManager::install...arrange(test, desc(Sepal.Length))2.5 summarise()汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length...))3 dplyr的两个实用技能3.1 管道操作 %>% (ctr + shift + M)可以在 R 中使用管道运算符 ( %>% ) 将一系列操作“通过管道”连接在一起，该运算符最常与 R 中的dplyr...包一起使用，以对数据帧执行一系列操作。...()函数则需要两个数据框行数相同test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c
# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #...2/51/52/101/102行mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)test赋值的是从iris中提取的数值，如下图所示。...、versicolor的数据，这个 %in%不知带什么含义操作方法，我推测和vars赋值的含义差不多。...为依据进行数据提取left_join(test2, test1, by = 'x') #以test2的x为依据进行数据提取结果如下：4.3全连full_joinfull_join( test1, test2.../2与上面操作中的就不同了bind_rows(test1, test2) #需要两个表格列数相同bind_cols(test1, test3) #需要两个数据框有相同的行数写在最后，今天成功手动安装了RStutio
NPDCCH和NPDSCH NPDCCH承载上行和下行数据信道的调度信息，包括上行数据信道的HARQ确认信息、寻呼指示和随机接入响应调度信息、来自更高层的数据信息、寻呼消息、系统消息和随机接入响应消息等...5.4 资源映射 在本节中，我们将描述NB-IoT资源映射如何部署在LTE载波中，以确保与LTE的最佳共存性能。...对于NB-IoT的另一个特点———增强覆盖，意味着很多终端位于地下室一类的非常低的SNR网络环境。 如何在载波频偏和低SNR环境下完成精准的同步呢？...至于较小的栅格偏移，由于每10个子帧中只有一个NPBCH子帧，是可实现的。 5.6 随机接入 当需建立无线链路和调度请求时，NB-IoT会执行随机接入。...对于AL1，两个DCI复用于一个子帧，否则一个子帧仅携带一个DCI（即AL-2），以降低编码率和提升覆盖。通过重传增强覆盖，每次重传占用一个子帧。 DCI可以用于调度下行数据或上行数据。
正文 这篇博客主要介绍学习以下R函数： slice（）：按位置提取行 filter（）：提取符合特定逻辑条件的行。 例如，iris％>％filter（Sepal.Length> 6）。...sample_n（）：随机选择n行 sample_frac（）：随机选择一小部分行 top_n（）：选择变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号 <：少于 >：大于 <=：小于或等于 >=：大于或等于...通过删除分组列“Species”，从my_data创建一个新的演示数据集： #去掉Species列 my_data2 % select(-Species) #选择所有属性大于...is.na(height)) 从数据框中选择随机行 可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。...值取最高的五行 my_data %>% group_by(Species) %>% top_n(5, Sepal.Length) 总结： 按逻辑条件筛选行：my_data％>％filter（Sepal.Length
然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。 那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。...% 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。...如果n=5，是按从大到小排序。...会根据指定的p.adjust有小到大排序，然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY...filter(row_number() <= 5) r6 通过filter来控制行数<=5 最后我们来看看这六种方法得到的结果究竟是不是一样的，dplyr这个包里面有函数叫all_equal专门用来判断两个数据框是不是一样的
dplyr示例数据test R自带的iris数据第1，2，51，52，101，103行?...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选...Sepal.Length))R中的管道操作符2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2个表进行连接1.內连inner_join...,取交集inner_join(test1, test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素；2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序left_join...= 'x')6.简单合并bind_rows(test1,test2)函数需要两个表格列数相同bind_cols(test1,test2)函数则需要两个数据框有相同的行数思维导图生信星球打卡任务，菜鸟一枚
目的 房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化： 人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更多的空间 我核心的想法是预测房价。...用于验证的度量将是房屋的平均价格（即每年从测试样本中获得平均价格和预测值） 数据准备 我们对特征有了非常完整的描述： url：获取数据（字符）的url id:id（字符） Lng：和Lat坐标，使用BD09...我既不能在建模中使用这个特性，也不能删除NA，但它也会减小数据帧的大小。...我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。
，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...> 5 )#选择Species == "setosa"并且Sepal.Length大于5的行filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))#选择物种名为...setosa","versicolor的行#%in%判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中，返回布尔值。...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示例数据：bind_rows(test1, test2)bind_cols(test1, test3
1.3.1、行锁 InnoDB中，实现了两种标准的行级锁： 共享锁（S Lock），也叫读锁，允许事务读取一行数据。...排它锁（X Lock），也叫写锁，允许事务删除或者更新一行数据（注意，这里没有提到插入哦，插入涉及到幻读，可以看文章最后的说明） 普通select语句不会有任何锁，那么如何获得共享锁和排它锁呢？...当一个事务A已经获得了行r的共享锁，那么另一个事务B可以立刻获得行r的共享锁，因为不会改变r的数值，这种叫做锁兼容。...如果这时候有事务C希望获得行r的排它锁，那么就必须等待事务A和事务B释放行r的共享锁之后，才能获得排它锁，这种叫做锁不兼容。...可见性判断规则 如果版本号小于“低水位”，说明事务已经提交，那肯定 可见； 如果版本号大于“高水位”，说明这行数据的这个事务id版本是在快照后产生的，那肯定 不可见； 如果版本号在事务数组array中，
题目：查看数据行列数 难度：⭐ R解法 dim(df) # [1] 8 2 13 数据提取 题目：提取popularity列值大于3小于7的行 难度：⭐⭐ R解法 library(dplyr) df...：查看最后5行数据 难度：⭐ R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ R解法 df[-dim(df)[1],]...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法...：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 R语言解法 library(readr) df2 数据2.csv') %>% mutate
如果无法决定外键，你就要为db.relationship()提供额外参数，从而确定所用外键，常用的配置选项如下所示： backref：在关系的另一个模型中添加反向引用 primary join：明确指定两个模型之间使用的联结条件...只在模棱两可的关系中需要指定 lazy：决定了SQLAlchemy什么时候从数据库中加载数据。...删除对象时，默认的层叠行为是把对象联接的所有相关对象的外键设为空值。但在关联表中，删除记录后正确的行为应该是把指向该记录的实体也删除，因为这样能有效销毁联接。...(user_john) #提交 db.session.commit() #删除行 db.session.delete(user_john) db.session.commit() #查询行 User.query.all...group_by()：根据指定条件对原查询结果进行分组，返回一个新查询 在查询上应用指定的过滤器后，通过调用all()执行查询，以列表的形式返回结果。
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