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python matplotlib 中文显示参数设置 方法一：每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcP 阅读全文
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语法： SELECT 属性列表 FROM 表名或视图名 [ WHERE 条件表达式1 ] [ GROUP BY 属性名1 [ HAVING 条件表达式2 ] [ WITH ROOLUP ] ] [ ORDER BY 属性名2 [ ASC|DESC ] ]条件表达式1：指定查询条件条件表达式2：满足该 阅读全文
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#批量运行包：all.pcg <- c("data.table","ggplot2","rmarkdown","tidyr","stringr","ggfortify") sapply(all.pcg, library, character.only = T) req.pcg <- function 阅读全文
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Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷，因为R语言的社区强大，并且在不断更新和完善，提供了各种分析利器。Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器。 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件。备忘 # 一级标题（#+空格+文字） ## 二级标题（##+空格+文 阅读全文
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1. stringr介绍 stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。 字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基 阅读全文
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tidyr包：reshape2的替代者，功能更纯粹 tidyr包的应用 tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate和union方法提供了 阅读全文
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R之data.table -melt/dcast(数据拆分和合并) 写在前面：数据整形的过程确实和揉面团有些类似，先将数据通过melt()函数将数据揉开，然后再通过dcast()函数将数据重塑成想要的形状 reshape2包： melt-把宽格式数据转化成长格式。 cast-把长格式数据转化成宽格式 阅读全文
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R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。 阅读全文
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相比dplyr包，data.table包能够更大程度地提高数据的处理速度，这里就简单介绍一下data.tale包的使用方法。 data.table：用于快速处理大数据集的哦 数据的读取 data.table包中数据读取的函数：fread() data.table的创建 library(data.ta 阅读全文