利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 #filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹...
cnc domain-filter enable命令用来开启域名过滤功能。 undo cnc domain-filter enable命令用来关闭域名过滤功能。 命令格式 cnc domain-filter enable [ action { alert | block } ] undo cnc domain-filter enable 参数说明 参数参数说明取值 action 指定动作。 - alert 设置动作为告警。域名命中恶意域名后,系统放...
#>✖ dplyr::filter()masks stats::filter()#>✖ dplyr::lag()masks stats::lag() for循环与函数式编程 因为R是一门函数式编程语言,我们可以先将for循环包装在函数中,然后再调用函数,而不是使用for循环,因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。 为了说明函数式编程,我们先利用下面简单的数据框进...
R是一种基于对象(Object)的语言,对象具有很多属性(Attribute),其中一种重要的属性就是类(Class),最基本的类包括了数值(numeric)、逻辑(logical)、字符(character)、列表(list),符合类包括矩阵(matrix)、数组(array)、因子(factor)、数据框(dataframe)。 代码语言:txt 复制 class() 和data.class(object)——查看...
d= dplyr::filter(a1, (Species == "setosa" | Species == "versicolor") & Petal.Length>1.5) #筛选a1数据中所有符合Species == "setosa" 、 Species == "versicolor"和Petal.Length>1.5的行 #数据特定列的选择 a2.2[, c("Species", "Sepal.Length", "Sepal.Width")] ...
IProtocolHandlerServices::GetFilter method (Windows) UnloadPackage function (Windows) ValueType element (Windows) Warn element (Windows) IDCompositionRotateTransform::SetCenterY methods (Windows) ULongPtrToLongLong function (Windows) IAccessibilityDockingServiceCallback interface (Windows) LSA_SID_NAME_MAPPI...
filter(mtcars, row_number() == n()) #选取第5行到最后一行所有数据 slice(mtcars, 5:n()) filter(mtcars, between(row_number(), 5, n())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. 排列: arrange arrange()按给定的列名依次对行进行排序,类似于base::order()函数。默认是按照升序排序,对列名...
斗状态。 RemoteDownFilterSts 远端Down斗状态。 display dpaa 命令功能 displaydpaa命令查看dpaa寄存器信息。 命令格式 display board slotslot-idbman { { portal portal-id { ce | ie } } | common } display board slot slot-idqman { { portal portal-id { ce | ie } } | common } ...
filter_by_condition <- function(lst, condition_func) { return(lst[sapply(lst, condition_func)]) } # 调用函数 is_positive <- function(x) x > 0 positive_numbers <- filter_by_condition(c(-1, 2, -3, 4, -5), is_positive) print(positive_numbers) # 输出: 2 4 习题20: 题目:创建一...
task_test <- task$clone()$filter(test_idx) 决策树 # 先不用zipcode这一列 task_nozip <- task_train$clone()$select(setdiff(task$feature_names, "zipcode")) # 建模 lrn <- lrn("regr.rpart") lrn$train(task_nozip, row_ids = train_idx) ...