分别是summaryBy(),orderBy(),sampleBy()。 1.1 doBy()的准备 首先需要安装doBy包: install.packages("doBy") library(doBy) 1. 2. 1.2 doBy()三个函数的描述 intro <- data.frame(functions = c("doBy::summaryBy","doBy::orderBy","doBy::sampleBy"), features = c("根据列的值将数据框分组后,...
# 加载xts包 > library(xts) # 定义生成每日交易数据函数 > newTick<-function(date='2017-01-01',n=30){ + newDate<-paste(date,'10:00:00') + xts(round(rnorm(n,10,2),2),order.by=as.POSIXct(newDate)+seq(0,(n-1)*60,60)) + } 假设我们要生成1年的交易数据,先产生1年的日期向量...
order(names(dat)) # 升序返回索引值# [1] 3 4 1 2 5dat_order<- dat[, order(names(dat))] # 使用 order() 对变量名进行升序排列 dat_order <- dat[, order(names(dat), decreasing = T)] # 使用 order() 对变量名进行降序排列 dat_order <- dat[order(dat$Petal.Width, dat$Petal.Length...
data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(lead_date=lead(buy_date,1,order_by=buy_date))%>%arrange(user_no,buy_date) 然后添加一个新的字段:两个时间相减 代码语言:javascript 复制 data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(lead_date=lead(buy_date,1,order_by=buy_date))%>%arrange(user_no,buy_dat...
2.2 排序(order vs. arrange) 2.3 转换(transform vs. mutate/transmute) 2.4 分组与概括(group_by/summarise) 3. 数据框重塑(base vs. dplyr) 3.1 数据框的合并(rbind/cbind vs. bind_rows/bind_cols) 3.2 数据框的关联(merge vs. *_ join) 3.3 数据框的长宽转换(reshape2 包) 本文我们学习数据框重塑...
order by 也可用函数来排序 select lower(job), initcap(ename) from employees where upper(job) = 'SALESREP' order by length(ename); LOWER(JOB) INITCAP(ENAME) --- --- salesrep Ward salesrep Allen salesrep Martin salesrep Turner
R语言使用order函数按照指定数据列的值倒排data.table数据(从大到小降序排序)
data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(cumamt=order_by(buy_date,cumsum(amt)))%>%arrange(user_no,buy_date) 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。下图是sql中的...
) %>% pull(order_sum) %>% sum()total_transactions<- mba_data %>% group_by(...
xts (x= , order.by= , … ) 参数x : 数据,必须是一个向量或者矩阵; order.by: 索引(index),是一个与x行数相同的升序排列的时间对象。 创建示例: data <- rnorm(5) dates <- seq(as.Date("2016-01-01"), length = 5, by = "days") smith <- xts(x = data, order.by = dat...