dplyr::count和group_by故障 - 腾讯云开发者社区

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group_by()和split()函数的运用

group_by()和split()函数的运用考虑下面一种情形，要根据 "drug" 列中的相同值提取出对应的 "molecules"，并将 "molecules" 对应的值按每个 "drug" 分组，...可以使用 dplyr包中的 group_by()和 summarize()函数，或者直接使用 split()函数来达到目的方法一：library(dplyr)# 使用 group_by() 和 summarize...() 创建每个 drug 对应的 molecules 列表result % group_by(drug) %>% summarize(molecules_list = list...用着两种方法也能实现方法一：# 使用 group_by() 和 group_split() 创建每个 drug 对应的数据框result_list % group_by(drug

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故障分析 | MySQL 优化案例 - select count(*)

---- 本文关键字：count、SQL、二级索引相关文章推荐：故障分析 | MySQL 优化案例 - 字符集转换技术分享 | MySQL 监控利器之 Pt-Stalk 一、故事背景项目组联系我说是有一张...500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢。...简单介绍下原理：聚簇索引：每一个 InnoDB 存储引擎下的表都有一个特殊的索引用来保存每一行的数据，称为聚簇索引（通常都为主键），聚簇索引实际保存了 B-Tree 索引和行数据，所以大小实际上约等于为表数据量...在 select count(*) 的查询过程中，只需要将二级索引读取到内存缓冲区，只有几十 MB 的数据量，所以速度会非常快。...: NULL rows: 5117616 filtered: 100.00 Extra: Using index 七、案例总结从上述这个测试结果可以看出，和之前的推论基本吻合

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R语言包_dplyr_1

有5个基础的函数： - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...%>% summarise(flight_count = n()) %>% arrange(desc(flight_count)) # rewrite more simply with...%>% group_by(Dest) %>% summarise(flight_count = n(), plane_count = n_distinct(TailNum)) # Grouping...(Month) %>% summarise(flight_count = n()) %>% mutate(change = flight_count - lag(flight_count

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性能大PK count(*)、count(1)和count(列)

印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。...count(*) 性能与存储引擎相关我们都知道，MySQL 常见的存储引擎有两种：MyISAM 和 InnoDB。...count(1) 和 count() 对比当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用 count(1)还要比使用 count(*)用时多了！...从执行计划来看， count(1) 和 count(*)的效果是一样的。但是在表做过分析之后， count(1) 会比 count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...因为 count(*)自动会优化指定到那一个字段，所以没必要去 count(1)，用 count(*) sql会帮你完成优化的，因此：count(1) 和 count(*)基本没有差别！

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R语言包_dplyr_2

%>% group_by(month) %>% summarise(cnt = n()) # tally() and count() can do this more concisely flights...%>% group_by(month) %>% tally() flights %>% count(month) # you can sort by the count flights %>% group_by...this purpose flights %>% group_by(month) %>% tally(sort=TRUE) flights %>% count(month, sort=TRUE) #...% group_by(month) %>% tally(wt = distance) flights %>% count(month, wt = distance) # group_size() returns...= Inf, dplyr.print_min = 6) # reset options (or just close R) options(dplyr.width = NULL, dplyr.print_min

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MYSQL Count(*)和Count(1)区别

在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数。很多人其实对这三者之间是区分不清的。...往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count（1），从而可以提升性能，给出的理由是Count( *)会带来全表扫描。而实际上如何写Count并没有区别。 ...Count(1)和Count(*)实际上的意思是，评估Count（）中的表达式是否为NULL，如果为NULL则不计数，而非NULL则会计数。...比如我们看代码1所示，在Count中指定NULL（优化器不允许显式指定NULL，因此需要赋值给变量才能指定）。

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MySQL的count(*)、count(1)和count(列名)区别

) 2 count(1)、count(*)是检索表中所有记录行的数目，无论是否包含null值 count(1)比count(*)效率高 count(字段)，检索表中的该字段的非空行数，即不统计该字段值为...）比count（*）快若表只有一个字段，count（*）最快 count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键 count(*)跟count(非主键)一样，扫描整个表明显前者更快。...执行效果 count(1) V.S count(*) 表数据量大，对表分析后，用count(1)还要比用count()用时多！执行计划看，count(1)和count(*)效果一样。...因为count(*)会自动优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count(*)，sql会帮你完成优化。因此：count(1)和count(*)基本无差。...count(*) count(1) count(列名) count(*)包括所有列，相当于行数。统计结果时，不忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，1代表代码行。

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【数据库】count(*),count(1)和count(列)

最近写了一些SQL，在用count进行统计的时候，我一般都习惯用count（*）,看同事的代码有事会用count（1），那么count（*），count（1）和count（某一列）有什么区别呢？...首先从查询结果来看： count（*）和count（1）统计的是整张表的所有行。...count（列）：如果统计的列不允许为null，则统计的也是所有行，当这一列有null值时，count将忽略null的行。...于是在自己的数据库里进行测试: 1.4000+数据，查询时间一样，都是0.003 sec 2.14W+数据，count(1): 0.078 sec count...(*): 0.059 sec count(id): 0.067 sec 从结果上来看，是count（*）比较快。

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MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表，读到server层，...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

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常用R包-dplyr

dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。...这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。...一、安装和加载R包镜像设置（清华源和中科大源）options——安装install——加载library/ require CRAN网站R包安装命令 install.packages("dplyr")...计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length)...(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length count统计某列的unique值 count(test,Species)

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从头学R语言——DAY 3

包dplyr作为tidyverse中的核心包之一，主要用于数据转换。...此处先掌握dplyr的5个基本函数：mutate()，select()，filter()，arrange()，summaries()；1个重要的管道工具%>%#用dplyr包进行数据转换#5个核心函数test...的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)...计数某列的unique值count(test,Species) #error！...整数型变量dbl：双精度浮点数型变量，即实数chr：字符串dttm：日期+时间型变量lgl：逻辑型变量fct：因子，R中具有固定数目的值的分类变量date：日期型变量深刻感受不同连接的区别存疑问题☆尚有疑问：count

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高？

但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？...这里需要注意的是，如果主键是一个自增长列，那么 COUNT(*) 和 COUNT(主键id) 得到的结果是相同的，因为自增长列的值必定不为 NULL。那么，这两种写法的效率如何呢？...COUNT(字段) 表示计算该字段不为 NULL 的记录数，而 COUNT(1) 表示计算所有行数，这里需要注意的是，COUNT(1) 和 COUNT(*) 的作用是相同的。...综上所述，我们可以得出以下结论：当查询的表中不存在 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，COUNT(*) 可能比 COUNT(主键id) 稍微快一点。...在单表查询时，COUNT(1) 和 COUNT(字段) 的性能通常相同，因为它们使用的优化方案也相同。在多表查询时，COUNT(1) 通常比 COUNT(字段) 更快。

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dplyr数据处理

mtcars %>% dplyr::sample_n(10) mtcars %>% dplyr::sample_frac(0.2) 六、创建新变量有时需要对已有变量进行重新计算，例如计算几列的和.../People) 七、统计使用 summarise()可以对每一列单独进行计算，例如求和，求平均值等，这些都可以使用apply 系列函数来完成，summarise()一般都配合 group_by...分组统计：group_by()函数与 summarise()配合一起使用，可以进行分组统计。...x %>% summarise(sum(Income)) x %>% group_by(Province) %>% summarise(length(Income)) x %>% group_by(Province...() x %>% count(Province) 八、集合运算 a=data.frame(x1=c("A","B","C"),x2=c(1,2,3)) a b=data.frame(x1=c("A","

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高？

在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。...所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)count(主键id)count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用count(*)。...其实，把计数放在Redis里面，不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。...InnoDB引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。

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Day6：学习R包

")library(dplyr)示例数据使用- 使用内置数据集iris的简化版test dplyr包的基本使用1. mutate函数，新增列：...使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组...Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...))dplyr两个实用技能1....))2. count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr包处理关系数据1.

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生信学习小组day6--大姚

") library(dplyr) 示例数据采用内置数据集iris的简化版 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 二、dplyr五个基础函数 1.mutate(),新增列...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length)) 三、dplyr两个实用技能 1：管道操作 %>% 可以直接把数据传递给下一个函数调用或表达式快捷键(cmd/ctr + shift + M) group_by...中的数据直接传递给group_by函数使用，也可以将分组后的species数据传递给summarise函数使用 test %>% group_by(Species) %>% summarise...(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 2：count统计某列的unique值 count(test,Species) 四、dplyr处理关系数据 test1 <-

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Day6-学习笔记（2024年2月3日）

学习R包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例，学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包，包的使用是一通百通的，以dplyr为例，讲解一下R包一、安装和加载R包1...")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)...)三、dplyr两个实用技能1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length))（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）2.count统计某列的unique值count(test,Species)四、dplyr处理关系数据将2个表进行连接

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Day4——查布铎徳勒

CRAN/"))options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #以上都是镜像设置，为了加速下载R包install.packages('dplyr...') #安装“dplyr”包library(dplyr) #加载“dplyr”包使用 iris的简化版testdplyr五个基本函数1.mutate...#用desc从大到小5.summarise(),汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差...group_by(test, Species) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by(test, Species),mean...>%+ group_by(Species) %>%+ summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2.count统计某列的unique值count(test

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Day6-橙子

R包本文内容均来自花花老师生信星球学习小组R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...")#安装library(dplyr)#加载dplyr示例数据使用内置数据集iris的简化版赋值给变量testtest dplyr五个基础函数...Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...))dplyr两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length))count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr处理关系数据将2个表进行连接test1 <- data.frame(x = c(

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