r資料分組的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦陳正昌寫的 SPSS與統計分析(3版) 和李金洪的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自五南 和人民郵電所出版 。
國立彰化師範大學 工業教育與技術學系技職教育教學碩士在職專班 廖錦文所指導 羅筱恩的 技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例 (2022),提出r資料分組關鍵因素是什麼,來自於技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效。
而第二篇論文世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 廖鴻圖所指導 鄭雁庭的 以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究 (2022),提出因為有 推敲可能性模型、網紅經濟、購買意願、廣告態度、論點品質的重點而找出了 r資料分組的解答。
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SPSS與統計分析(3版)
![](/images/books/c885f538a93bddc2bc54fa5a80a2d24b.webp)
為了解決r資料分組 的問題,作者陳正昌 這樣論述:
●詳細說明資料輸入、分析步驟、報表解讀及撰寫結果,有助於順利完成論文 ●統計基本概念與統計報表軟體結合應用,有效掌握統計原理。 ●使用SPSS 28版(含Amos 28版)統計軟體操作介面說明,與時俱進,快速完成統計分析。 ●附作者親自錄製SPSS操作過程影音,條理清晰、學習無障礙。促進讀者學習效率,減輕授課教師負擔 本書包羅多數的單變量統計方法,以及常用的多變量分析技術,主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用,可配合研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 搭配最新版之SPSS 28統計軟體,作者更針對統計方法,親自錄製操作過程,以期協助讀
者更順利完成統計分析工作。
r資料分組進入發燒排行的影片
#武漢肺炎
SIR 模型 (易感—感染—恢復模型) 是最簡單的流行病數學模型,許多進階的模型都是派生自此基本形式。 該模型由三個部分組成 - S 表示易感 susceptible,I 表示傳染 infected,R 表示恢復(或免疫)recovered 的人數
此模型可以合理地預測人與人之間傳播的傳染性疾病發展,包括麻疹,腮腺炎和風疹。S(t)、I(t)、R(t)表示了第 t 個周期 易感、感染、康復個體的數量。 透過理解這些變量,我們可以對特定疾病,預測其爆發的可能性,並使其得到控制
延伸資料:
即使採用最新方法 Rapid Response Platforms,疫苗開發仍然需要四個月時間:
https://youtu.be/7SuKywEZ5AM
技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例
為了解決r資料分組 的問題,作者羅筱恩 這樣論述:
摘要 本研究旨在探討公立技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究。以108學年度入學就讀桃竹苗地區公立技術型高中學生為研究對象,採問卷調查法。發出8校900份問卷,回收有效650份問卷後經資料整理,再透過SPSS 20統計軟體進行資料處理與分析,探討技術型高中學生學習歷程檔案的學習動機及其學習成效之相關情形,進行敘述性統計及推論性統計之分析與討論。依據研究目的,本研究獲致結果如下:壹、桃竹苗地區學生學習歷程檔案以期望成分的學習動機認同度最高,以學習成果的學習成效認同度最高。貳、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學
習動機認同度較高。參、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學習成效認同度較高。肆、桃竹苗地區學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效呈現高度正相關。關鍵字:技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用
![](/images/books_new/CN1/173/31/CN11731535.webp)
為了解決r資料分組 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書通過深度學習實例,從可解釋性角度出發,闡述深度學習的原理,並將圖神經網路與深度學習結合,介紹圖神經網路的實現技術。本書分為6章,主要內容包括:圖片分類模型、機器視覺的 應用、自然語言處理的相關應用、神經網路的可解釋性、識別未知分類的方法——零次學習、異構圖神經網路。本書中的實例是在PyTorch框架上完成的,具有較高的實用價值。 本書適合人工智慧從業者、程式師進階學習,也適合作為大專院校相關專業師生的教學和學習用書,以及培訓學校的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、算法、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD算法工程師、架構
師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第1章 圖片分類模型 1 1.1 深度神經網路起源 2 1.2 Inception系列模型 2 1.2.1 多分支結構 2 1.2.2 全域均值池化 3 1.2.3 Inception V1模型 3 1.2.4 Inception V2模型 4 1.2.5 Inception V3模型 5 1.2.6 Inception V4模型 6 1.2.7 Inception-ResNet V2模型 6 1.3 ResNet模型 6 1.3
.1 殘差連接的結構 7 1.3.2 殘差連接的原理 8 1.4 DenseNet模型 8 1.4.1 DenseNet模型的網路結構 8 1.4.2 DenseNet模型的特點 9 1.4.3 稠密塊 9 1.5 PNASNet模型 9 1.5.1 組卷積 10 1.5.2 深度可分離卷積 11 1.5.3 空洞卷積 12 1.6 EfficientNet模型 14 1.6.1 MBConv卷積塊 15 1.6.2 DropConnect層 16 1.7 實例:使用預訓練模型識別圖片內容 16 1.7.1 瞭解torchvision庫中的預訓練模型 16 1.7.2 代碼實現:下載並載入預訓
練模型 17 1.7.3 代碼實現:載入標籤並對輸入資料進行預處理 18 1.7.4 代碼實現:使用模型進行預測 19 1.7.5 代碼實現:預測結果視覺化 20 1.8 實例:使用遷移學習識別多種鳥類 21 1.8.1 什麼是遷移學習 21 1.8.2 樣本介紹:鳥類資料集CUB-200 22 1.8.3 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 22 1.8.4 代碼實現:獲取並改造ResNet模型 27 1.8.5 代碼實現:微調模型 一層 28 1.8.6 代碼實現:使用退化學習率對 模型進行全域微調 29 1.8.7 擴展實例:使用亂數據增強方法訓練模型 30 1.
8.8 擴展:分類模型中常用的3種損失函數 31 1.8.9 擴展實例:樣本均衡 31 1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵 33 1.9.1 使用鉤子函數的方式提取視覺特徵 33 1.9.2 使用重組結構的方式提取視覺特徵 34 第2章 機器視覺的 應用 37 2.1 基於圖片內容的處理任務 38 2.1.1 目標檢測任務 38 2.1.2 圖片分割任務 38 2.1.3 非極大值抑制演算法 39 2.1.4 Mask R-CNN模型 39 2.2 實例:使用Mask R-CNN模型進行目標檢測與語義分割 41 2.2.1 代碼實現:瞭解PyTorch中目標檢測的內置模型 41 2.2.2
代碼實現:使用PyTorch中目標檢測的內置模型 42 2.2.3 擴展實例:使用內置的預訓練模型進行語義分割 43 2.3 基於視頻內容的處理任務 47 2.4 實例:用GaitSet模型分析人走路的姿態,並進行身份識別 47 2.4.1 步態識別的做法和思路 47 2.4.2 GaitSet模型 48 2.4.3 多層全流程管線 50 2.4.4 水準金字塔池化 51 2.4.5 三元損失 52 2.4.6 樣本介紹:CASIA-B資料集 53 2.4.7 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 54 2.4.8 代碼實現:用torch.utils.data.samp
ler類創建含多標籤批次數據的採樣器 60 2.4.9 代碼實現:搭建 GaitSet模型 64 2.4.10 代碼實現:自訂三元損失類 67 2.4.11 代碼實現:訓練模型並保存模型權重檔 69 2.4.12 代碼實現:測試模型 72 2.4.13 擴展實例:用深度卷積和 池化 優化模型 77 2.4.14 擴展實例:視頻採樣並提取 輪廓 78 2.4.15 步態識別模型的局限性 79 2.5 調試技巧 79 2.5.1 解決顯存過滿損失值為0問題 80 2.5.2 跟蹤PyTorch顯存並查找顯存洩露點 81 第3章 自然語言處理的相關應用 83 3.1 BERT模型與NLP任務的發展
階段 84 3.1.1 基礎的神經網路階段 84 3.1.2 BERTology階段 84 3.2 NLP中的常見任務 84 3.2.1 基於文章處理的任務 85 3.2.2 基於句子處理的任務 85 3.2.3 基於句子中詞的處理任務 86 3.3 實例:訓練中文詞向量 87 3.3.1 CBOW和Skip-Gram模型 87 3.3.2 代碼實現:樣本預處理並生成字典 88 3.3.3 代碼實現:按照Skip-Gram模型的規則製作資料集 90 3.3.4 代碼實現:搭建模型並進行 訓練 92 3.3.5 夾角余弦 95 3.3.6 代碼實現:詞嵌入視覺化 96 3.3.7 詞向量的應用
97 3.4 常用文本處理工具 98 3.4.1 spaCy庫的介紹和安裝 98 3.4.2 與PyTorch深度結合的文本 處理庫torchtext 99 3.4.3 torchtext庫及其內置資料集與 調用庫的安裝 99 3.4.4 torchtext庫中的內置預訓練詞 向量 100 3.5 實例:用TextCNN模型分析評論者是否滿意 100 3.5.1 瞭解用於文本分類的卷積神經網路模型——TextCNN 101 3.5.2 樣本介紹:瞭解電影評論 資料集IMDB 102 3.5.3 代碼實現:引入基礎庫 102 3.5.4 代碼實現:用torchtext載入 IMDB並拆分為資料集
103 3.5.5 代碼實現:載入預訓練詞向量並進行樣本資料轉化 105 3.5.6 代碼實現:定義帶有Mish啟動 函數的TextCNN模型 107 3.5.7 代碼實現:用資料集參數產生實體 模型 109 3.5.8 代碼實現:用預訓練詞向量 初始化模型 109 3.5.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型 109 3.5.10 代碼實現:使用模型進行預測 112 3.6 瞭解Transformers庫 113 3.6.1 Transformers庫的定義 113 3.6.2 Transformers庫的安裝方法 114 3.6.3 查看Transformers庫的版本資訊 115
3.6.4 Transformers庫的3層應用 結構 115 3.7 實例: 使用Transformers庫的管道方式完成多種NLP任務 116 3.7.1 在管道方式中 NLP任務 116 3.7.2 代碼實現:完成文本分類任務 117 3.7.3 代碼實現:完成特徵提取任務 119 3.7.4 代碼實現:完成完形填空任務 120 3.7.5 代碼實現:完成閱讀理解任務 121 3.7.6 代碼實現:完成摘要生成任務 123 3.7.7 預訓練模型檔的組成及其載入時的固定檔案名稱 124 3.7.8 代碼實現:完成實體詞識別任務 124 3.7.9 管道方式的工作原理 125 3.7.1
0 在管道方式中載入 模型 127 3.8 Transformers庫中的AutoModel類 128 3.8.1 各種AutoModel類 128 3.8.2 AutoModel類的模型載入機制 129 3.8.3 Transformers庫中 多的預訓練 模型 130 3.9 Transformers庫中的BERTology系列模型 131 3.9.1 Transformers庫的檔結構 131 3.9.2 查找Transformers庫中可以使用的模型 135 3.9.3 實例:用BERT模型實現完形填空任務 136 3.9.4 擴展實例:用 AutoModelWithMHead類 替換
BertForMaskedLM類 138 3.10 Transformers庫中的詞表工具 139 3.10.1 PreTrainedTokenizer類中的 特殊詞 139 3.10.2 PreTrainedTokenizer類的 特殊詞使用 140 3.10.3 向PreTrainedTokenizer類中 添加詞 144 3.10.4 實例:用手動載入GPT-2模型 權重的方式將句子補充完整 145 3.10.5 子詞的拆分 148 3.11 BERTology系列模型 149 3.11.1 Transformer之前的主流模型 149 3.11.2 Transformer模型 151
3.11.3 BERT模型 153 3.11.4 GPT-2模型 157 3.11.5 Transformer-XL模型 157 3.11.6 XLNet模型 158 3.11.7 XLNet模型與AE模型和AR 模型間的關係 161 3.11.8 RoBERTa模型 161 3.11.9 SpanBERT模型 162 3.11.10 ELECTRA模型 162 3.11.11 T5模型 163 3.11.12 ALBERT模型 164 3.11.13 DistillBERT模型與知識蒸餾 166 3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT模型來對中文分類 167 3.12.1 樣本介紹 167
3.12.2 代碼實現:構建資料集 168 3.12.3 代碼實現:構建並載入BERT預訓練模型 169 3.12.4 BERT模型類的內部邏輯 170 3.12.5 代碼實現:用退化學習率訓練模型 172 3.12.6 擴展: 多的中文預訓練模型 175 3.13 實例:用R-GCN模型理解文本中的代詞 175 3.13.1 代詞資料集 175 3.13.2 R-GCN模型的原理與實現 176 3.13.3 將GAP資料集轉化成圖結構資料的思路 179 3.13.4 代碼實現:用BERT模型提取代詞特徵 181 3.13.5 代碼實現:用BERT模型提取 其他詞特徵 183 3.13.6
用spaCy工具對句子依存 分析 185 3.13.7 代碼實現:使用spaCy和批次 圖方法構建圖資料集 187 3.13.8 代碼實現:搭建多層R-GCN 模型 192 3.13.9 代碼實現:搭建神經網路 分類層 193 3.13.10 使用 交叉驗證方法訓練 模型 196 第4章 神經網路的可解釋性 197 4.1 瞭解模型解釋庫 198 4.1.1 瞭解Captum工具 198 4.1.2 視覺化可解釋性工具Captum Insights 198 4.2 實例:用可解釋性理解數值分析神經網路模型 199 4.2.1 代碼實現:載入模型 199 4.2.2 代碼實現:用梯度積分演算法
分析模型的敏感屬性 200 4.2.3 代碼實現:用Layer Conductance方法查看單個網路層中的神經元 202 4.2.4 代碼實現:用Neuron Conductance方法查看每個神經元所關注的屬性 204 4.3 實例:用可解釋性理解NLP相關的神經網路模型 205 4.3.1 詞嵌入模型的可解釋性方法 205 4.3.2 代碼實現:載入模型類並將其處理 過程拆開 206 4.3.3 代碼實現:產生實體並載入模型權重,提取模型的詞嵌入層 207 4.3.4 代碼實現:用梯度積分演算法計算模型的可解釋性 208 4.3.5 代碼實現:輸出模型可解釋性的視覺化圖像 210 4.4
實例:用Bertviz工視覺化BERT模型權重 211 4.4.1 什麼是Bertviz工具 212 4.4.2 代碼實現:載入BERT模型並視覺化其權重 212 4.4.3 解讀BERT模型的權重視覺化結果 216 4.5 實例:用可解釋性理解影像處理相關的神經網路模型 219 4.5.1 代碼實現:載入模型並進行圖像分類 219 4.5.2 代碼實現:用4種可解釋性演算法對模型進行可解釋性計算 220 4.5.3 代碼實現:視覺化模型的4種可解釋性演算法結果 221 4.6 實例:用可解釋性理解圖片分類相關的神經網路模型 222 4.6.1 瞭解Grad-CAM方法 223 4.6.2
代碼實現:載入ResNet18模型並註冊鉤子函數提取特徵資料 225 4.6.3 代碼實現:調用模型提取中間層特徵資料和輸出層權重 226 4.6.4 代碼實現:視覺化模型的識別區域 227 第5章 識別未知分類的方法——零次 學習 229 5.1 瞭解零次學習 230 5.1.1 零次學習的思想與原理 230 5.1.2 與零次學習有關的常用資料集 232 5.1.3 零次學習的基本做法 233 5.1.4 直推式學習 233 5.1.5 泛化的零次學習任務 233 5.2 零次學習中的常見問題 233 5.2.1 領域漂移問題 234 5.2.2 原型稀疏性問題 235 5.2.3
語義間隔問題 235 5.3 帶有視覺結構約束的VSC模型 236 5.3.1 分類模型中視覺特徵的本質 236 5.3.2 VSC模型的原理 237 5.3.3 基於視覺中心點學習的約束方法 238 5.3.4 基於倒角距離的視覺結構約束方法 239 5.3.5 什麼是對稱的倒角距離 239 5.3.6 基於二分匹配的視覺結構約束方法 239 5.3.7 什麼是指派問題與耦合矩陣 240 5.3.8 基於W距離的視覺結構約束方法 240 5.3.9 什麼是 傳輸 241 5.3.10 什麼是 傳輸中的熵 正則化 242 5.4 詳解Sinkhorn 演算法 244 5.4.1 Sinkhor
n演算法的求解轉換 244 5.4.2 Sinkhorn演算法的原理 245 5.4.3 Sinkhorn演算法中參數ε的 原理 246 5.4.4 舉例Sinkhorn演算法過程 246 5.4.5 Sinkhorn演算法中的品質守恆 248 5.4.6 Sinkhorn演算法的代碼實現 250 5.5 實例:使用VSC模型來識別未知類別的鳥類圖片 252 5.5.1 樣本介紹:用於ZSL任務的鳥類資料集 252 5.5.2 代碼實現:用遷移學習的方式獲得 訓練資料集分類模型 253 5.5.3 使用分類模型提取圖片視覺 特徵 254 5.5.4 代碼實現:用多層圖卷積神經 網路實現VSC模
型 255 5.5.5 代碼實現:基於W距離的損失 函數 256 5.5.6 載入資料並進行訓練 257 5.5.7 代碼實現:根據特徵距離對圖片 進行分類 258 5.6 針對零次學習的性能分析 259 5.6.1 分析視覺特徵的品質 259 5.6.2 分析直推式學習的效果 260 5.6.3 分析直推模型的能力 261 5.6.4 分析未知類別的聚類效果 262 5.6.5 清洗測試集 263 5.6.6 利用視覺化方法進行輔助分析 264 第6章 異構圖神經網路 267 6.1 異構圖的基礎知識 268 6.1.1 同構圖與異構圖 268 6.1.2 什麼是異構圖神經網路 268 6
.1.3 二分圖 268 6.1.4 局部圖卷積 270 6.2 二分圖的實現方式 270 6.2.1 用NetworkX實現二分圖 270 6.2.2 使用DGL構建二分圖 272 6.2.3 二分圖物件的調試技巧 275 6.3 異構圖的實現方式 276 6.3.1 創建異構圖 276 6.3.2 設置異構圖的節點個數 277 6.3.3 異構圖結構的查看方式 278 6.3.4 異構圖與同構圖的相互轉化 280 6.3.5 異構圖與同構圖的屬性操作方式 281 6.4 隨機行走採樣 282 6.4.1 什麼是隨機行走 283 6.4.2 普通隨機行走 283 6.4.3 帶停止概率的隨機
行走 284 6.4.4 帶路徑概率的隨機行走 284 6.4.5 基於原圖的隨機行走 285 6.4.6 在基於異構圖的隨機行走中設置停止概率 286 6.4.7 基於隨機行走採樣的資料處理 287 6.4.8 以隨機行走的方式對鄰居節點採樣 287 6.5 DGL庫中的塊圖結構 289 6.5.1 設計塊圖的動機 289 6.5.2 將同構圖轉化成塊圖 290 6.5.3 塊圖的屬性操作 290 6.5.4 將二分圖轉化成塊圖 291 6.6 實例:使用PinSAGE模型搭建 系統 292 6.6.1 準備MoiveLens資料集 292 6.6.2 代碼實現:用Panadas庫載入數據
293 6.6.3 Categories與category 類型 294 6.6.4 代碼實現:生成異構圖 295 6.6.5 代碼實現:用邊分組方法拆分並保存資料集 296 6.6.6 PinSAGE模型 299 6.6.7 代碼實現:構建帶有鄰居節點採樣功能的資料載入器 300 6.6.8 代碼實現:PinSAGE模型的採樣 過程 305 6.6.9 代碼實現:搭建PinSAGE模型 309 6.6.10 代碼實現:產生實體PinSAGE模型類並進行訓練 315 6.6.11 代碼實現:用PinSAGE模型為 使用者 電影 315 6.6.12 擴展:在PinSAGE模型中融合 多的特徵資
料 317 6.7 總結 317
以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究
為了解決r資料分組 的問題,作者鄭雁庭 這樣論述:
因應新冠疫情,網路購物的需求越來越高,而美妝保養品的網路購物市場也 越來越成熟,消費者在網路上購買美妝保養品的意願也越來越高而現行的網路行 銷方式越來越多。而現行的網路行銷的方法很多樣化,本研究試圖以推敲可能性 理論模型來研究探討當有網紅或是KOL介入作為周邊線索時,會如何影響消費者 的廣告態度以及購買意願。網紅或是KOL的影響力是否會影響高涉入及低涉入消 費者的廣告態度及購買意願呢? 本研究採用問卷調查法,發放時間為2022年6月3日至2022年6月16日,以 Instagram的限時動態廣告作為廣告曝光的媒介,利用新創保養品品牌-影響因子 的精華液作為操弄產品,使用推敲可能性理論模
型作為研究方法來分析中央路徑 及周邊路徑對於高涉入和低涉入消費者的交互作用及影響。先以測試問卷測量出 強論點品質及弱論點品質後,在正式問卷合作三位網紅作為周邊路徑的網紅代 言,共發放問卷445份,回收篩選有效問卷385份。問卷調查完後有連結可以連到 品牌的官方網站進行下單,而最後分析實際轉換效果。 本研究採用SPSS統計軟體進行敘述性統計分析、信度分析、Bartlett的球形檢 定、總變異量分析、變異數分析、迴歸分析。結果顯示:高涉入受試者在接收強 論點品質的訊息時廣告態度的合意度會比弱論點品質高,但購買意願沒有顯著的 差別;低涉入受試者對於網紅代言的產品廣告態度沒有顯著性的差別,但購買意
願卻是有顯著性地高;當有周邊路徑的網紅代言時能夠提高購買意願。在實際轉換的數據顯示,實際下單購買的低購買意願消費者,皆受到網紅代 言的影響。而下單率最高的模組是接收到好的廣告論點品質的高涉入受試者,因 此品牌在操弄廣告時,可以考慮下單率最高的這個模組,針對高涉入的消費者給 予好的廣告內容來增加購買意願。
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#1.衛生福利部疾病管制署: 首頁
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#2.內科部研究能力課程(一) 資料處理與敘述統計
很少以SPSS輸入資料,再轉入SPSS進行統計分析。 • 採用Excel輸入資料的理由: ... 以顏色分組,統計軟體無法判讀 ... 執行「轉換(T)/重新編碼成不同變數(R)… 於 sub.chimei.org.tw -
#3.dplyr的使用整理
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資料 有大於兩種互相獨立的分組方法#多因子檢定(Multifatorial testing): 需分析因子數越多,需要分析的交互作用項也會快速增加。 於 alex59638.pixnet.net -
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R 語言中對一個資料框進行分組後(group by)如何將同一組聚在一起顯示(不按原來的順序),1樓library tidyverse set seed 12 df tibble a sample 100 ... 於 www.qiangyao.cn -
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在上一篇教學中,我們嘗試用R初步分析台灣368個鄉鎮市區的人口資料,例如計算中位數、平均數等統計數據,並學會了如何操作data frame。 有了以上基礎之後,就可以學習 ... 於 dataman.tumblr.com -
#9.R 練習題(v2021.09) - 吳漢銘
(c) 將上述資料存成一R 資料框(data.frame) ,命名為survey.df,欄位名稱依 ... (e) 試計算高分組及低分組在每一題答對的人數百分比, 記為PH 及PL。 於 www.hmwu.idv.tw -
#10.R包vegan的相似性分析(ANOSIM)判斷群落結構差異 - sa123
本篇以某16S擴增子測序所得的細菌群落資料為例,展示R包vegan進行ANOSIM檢驗群落結構 ... 輸入anosim()的資料即可以為變數矩陣+分組資訊,也可以為距離矩陣+分組資訊。 於 sa123.cc -
#11.Running Man - 维基百科,自由的百科全书
《Running Man》(韓語:런닝맨)是韓國SBS電視台的綜藝節目,於2010年7月11日啟播。 ... 12 同時段競爭節目; 13 註釋; 14 參考資料; 15 外部連結 ... 於 zh.wikipedia.org -
#12.統計學:基於R的應用 - 第 56 頁 - Google 圖書結果
文字框 2-9 資料分組和製作次數分配表#把銷售額資料以10為間隔進行分組(計算各組次數、百分比和累積百分比) > load("C:/example/ch2/example2_2. 於 books.google.com.tw -
#13.R语言cut函数分组数据的使用方法听语音 - 百度经验
R 语言cut函数分组数据的使用方法,R语言的cut有许多的用法可以用?cut在R中找到具体说明这里讲其中一种使用方法. 於 jingyan.baidu.com -
#14.R常用指令與迴歸分析 - 只要會import 你也是資料科學家
以及如何利用R建立一個迴歸模型 ... apply函數主要的功用是可以把整個資料都放進FUN後的方法運算 ... 而若是我們想以某種方式將資料分組再分析呢? 於 datascienceicwang.blogspot.com -
#15.用R語言來實作SPSS統計功能(1)-比較平均數法 - 傑克老師
本篇內容包括:. 匯入CSV資料; 匯入錯誤訊息解決; aggregate函數應用; 用R語言實作SPSS單分組變量平均數法; 用R語言實作SPSS雙分組變量平均數法 ... 於 jackteacher.cc -
#16.27 数据汇总| R语言教程
dplyr包的 group_by() 函数对数据框(或tibble)分组, 随后的 summarise() 将按照分组汇总。 比如, 按不同性别分组计算人数与年龄平均值:. d.cancer |> ... 於 www.math.pku.edu.cn -
#17.R語言數據挖掘方法及應用 - 博客來
後續圍繞資料採擷應用的四大核心方面,安排了資料預測篇:立足資料預測未知,資料分組篇:發現資料中的自然群組,資料關聯篇:發現資料的內在關聯性,離群資料探索篇: ... 於 www.books.com.tw -
#18.R語言繪製分組柱狀圖示例 - 人人焦點
某項研究通過16S高通量測序獲得了細菌羣落物種豐度數據。之後統計了其不同樣本分組(group)中,主要細菌類羣(taxonomy)的平均相對豐度(mean)以及相對 ... 於 ppfocus.com -
#19.R環境下的大數據運算
我們將日期格式轉換,並且將資料依照id,date,chain進行分組,建立出id ... R(Recency最近一次購買時間)、F(Frequence購買頻率)、M(Monetary 交易金額). 於 bap2.cm.nsysu.edu.tw -
#20.【問題】R 資料分組- 自助旅行攻略-20210222
關於「R 資料分組」標籤,搜尋引擎有相關的訊息討論:. [PDF] R commands(11.09.13) 指令用法簡介2011年9月13日· R 有哪些指令可用,所以整理此表以供 ... 於 www.etravelist.com -
#21.dplyr基礎教學
R 語言量化投資實作工作坊_dplyr實作 ... dplyr 函數包是處理矩形資料( dataframe 、 tibble 格式)的利器, 函數大多 ... 將資料依照特定欄位內容分組. 於 rpubs.com -
#22.R2021_1_Basics.pdf - 臺北榮民總醫院
Vector 向量[R的核心]. – Matrix 矩陣[二維的向量]. – Array 陣列[多維的向量]. – Factor 因子[儲存類別資料的變數,同時具有. 字串與整數的特性] [用以將類別資料分組]. 於 wd.vghtpe.gov.tw -
#23.R數據處理小問題:數據集分組計算並按條件求值 - 程式前沿
一道微信群的問題: 一般來說我們見得比較多的是根據某一列對數據集進行聚合運算或者根據某一列的值新建列,用dplyr 就可以實現。 於 codertw.com -
#24.助理救星-穿梭於SPSS和R之間 - SRDA's blog
近來資料科學蓬勃發展,愈來愈多人受到R等開源軟體豐富的套件庫、社群互動活躍等 ... 除了類別變項的調整外,連續變項的分組也是很常需要處理的問題, ... 於 srdatw.blogspot.com -
#25.R 資料探索與基本繪圖- 頁2,共7 - G. T. Wang
r -data-exploration-and-visualization-scatter-plot-9. 散佈圖. 若要將資料分組繪圖,可以在繪圖指令的最後加上一個 facet_wrap ,其用法與 lattice ... 於 blog.gtwang.org -
#26.R語言之分組數據處理 - 台部落
在我們日常處理數據過程中,經常需要對分類或者分組數據進行相對應的函數 ... 分組變量的處理方法#tapply()函數#by()#aggregate()#plyr包#table()第一 ... 於 www.twblogs.net -
#27.r資料分組在PTT/Dcard完整相關資訊 - 媽媽最愛你
[PDF] R commands(11.09.13) 指令用法簡介2011年9月13日· R 有哪些指令可用,所以整理此表以供簡單查詢,詳細用法請見參考資料。 指令. 用法簡介. 於 babygoretro.com -
#28.R統計分析與資料探勘入門—以鳶尾花資料集為例 - 計中首頁
敘述統計這個R內建的鳶尾花(iris)資料集是非常著名的生物資訊資料集之一, ... 套件的LTukey和LDuncan函數,進行Tukey和Duncan多重比較分組,同為a組 ... 於 www.cc.ntu.edu.tw -
#29.R语言如何实现分组分位数统计 - 经管之家
R 语言如何实现分组分位数统计,我想统计变量a在3个水平下分别的四分位数,请问如何实现,谢谢!,经管之家(原人大经济论坛) 於 bbs.pinggu.org -
#30.2022年PMP考試時間有變化,你如何高效複習PMP?
掌握這5個學習方法,10天通過PMP考試PMP考試如何從小白到老司機!(附史上最全的PMP考試資料)PMP考試超強考點整理,必過篇P. 於 newskks.com -
#31.第4 章: 常用的R 內建函式4
R 內有許多函數可以處理文字型態的資料物件(Character Data), 常用之文字函式 ... 函式從陣列物件, 依group 分組, 橫跨列來計算行(欄) 之總合. 於 web.ntpu.edu.tw -
#32.01-RBasic-04-Factors
這個課程將帶大家快速了解R語言的Factor資料結構。 關卡2. Factor是一個向量物件,用途是儲存「類別」的資料。有這樣的資料格式,我們可以將資料集依照類別分組。 於 datascienceandr.org -
#33.[R]用R將資料依百分位數分組(Recode Data by Percentile) 連續 ...
[R]用R將資料依百分位數分組(Recode Data by Percentile) 連續型資料轉離散 · 資料重新分組的例子很多,像是把年齡依五歲切成一個區間,或是將收入劃分為 ... 於 bryannotes.blogspot.com -
#34.R語言-資料框分組求平均值- IT閱讀
R 語言-資料框分組求平均值. 2018-11-07 254. 【技術關鍵】. 1、從excel把資料讀到資料框. 2、演算法實現將資料框的一些資料合為新的資料並組成新的資料框. 於 www.itread01.com -
#35.[問題] data frame分群問題- 看板R_Language - 批踢踢實業坊
[問題類型]: 程式諮詢(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麼用R 寫 ... 各組裡面y的平均所以預期結果是要產生"100筆"分組的平均資料cywhale大大 ... 於 www.ptt.cc -
#36.使用dplyr 處理資料框 - 數據交點
接著我們要介紹的是 dplyr 套件,相較於R 內建資料處理語法(使用 [] 為主的語法) dplyr ... group_by() 函數:依照類別變數分組,通常搭配 summarise() 函數一起使用 ... 於 www.datainpoint.com -
#37.新增結合:查詢條件與GROUP BY 子句 - IBM
結合作業可讓您根據相符的直欄值,從兩個或更多表格擷取資料。 ... 在「表格」窗格中,以滑鼠右鍵按一下R 表格的標頭,然後按一下蹦現功能表上的建立結合。 於 www.ibm.com -
#38.在Salesforce Classic 中分組您的報告資料
在Salesforce Classic 中分組您的報告資料. 將摘要、矩陣和已加入報告中欄或列的資料分組,以顯示有意義的資訊。例如,以「結束日期」為機會分組,以查看已結束的 ... 於 help.salesforce.com -
#39.9_資料探索最佳工具dplyr_arrange()、select()、mutata() - LIFE
arrange()函數一句話講完就式對資料做排序,老實說,以前在寫一些程式不是很 ... 分組彙總,也是dplyr套件的核心當然就會配合今日三個函數,對於資料 ... 於 yujoe1215.blogspot.com -
#40.关于r:如何选择每组中最大值的行 - 码农家园
相关讨论. 这是密切相关的,但是为了最小而不是最大stackoverflow.com/questions/24070714/; 相关:使用data.table按组分组 ... 於 www.codenong.com -
#41.進擊的資料科學|Python與R的應用實作(電子書)
1995 至 1996 年球季中的芝加哥公牛隊陣容組成 R 在 R 語言中我們引用 treemapify 套件 ... 棒棒糖圖(Lollipop)也能用來將數值資料分組排序後的結果呈現,這是結合散佈 ... 於 books.google.com.tw -
#42.R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式 - CSDN ...
R 语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的 ... 於 blog.csdn.net -
#43.食大食蟻獸蟻 - 萌娘百科
基本資料. 中文名, 食大食蟻獸蟻. 日文名, オオアリクイクイアリ. 英文名, Anteatereatingant ... 罕見度, 平卡N、銀字R. 卡包, SOI(407)、EE04 ... 於 zh.moegirl.org.cn -
#44.R 並行計算以及提高運算效率的方式(parallel包、clusterExport ...
R 並行計算以及提高運算效率的方式(parallel包、clusterExport函數、foreach包、SupR包等) R語言資料分組統計函數族——apply族用法與心得. 於 ifun01.com -
#45.通過基礎R 中的執行來識別和分組 - 他山教程
人們可能希望通過執行變數對資料進行分組並執行某種分析。請考慮以下簡單資料集: ... 在基數R 中,我們首先使用 rle 計算 x 變數的行程編碼: 於 www.tastones.com -
#46.0311 連續型資料分組及直方圖for Excel,R-web,SPSS
r 直方圖及相關信息. >>> 此外,您還可以通過以下方式看到許多其他好消息我們的分享這裡. #連續型資料分組及直方圖#ExcelRwebSPSS. [vid_tags]. 於 tw.kienthuccuatoi.com -
#48.在Tableau Prep 中清理和調整資料
您也可以使用樞紐分析步驟或指令碼步驟清除資料,將R 或Python 指令碼套用至流程。 ... 您透過應用諸如篩選、新增、重命名、拆分、分組或移除欄位等清理操作來清理資料 ... 於 help.tableau.com -
#49.ガチャガチャ長大課程扭起來(寒假營隊)-長榮大學入學服務處
【報名方式】http://cjcu.tw/r/EGiufe,活動報名截止於1/17(一). 團體報名:若20人以上請學校老師協助團體報名。 個人報名:請上線填寫表單資料。 於 dweb.cjcu.edu.tw -
#50.初學R語言的60分鐘
2 大綱R 簡介與操作環境R 的函數資料的讀取與整理統計分析與繪圖學習心得與討論資源試練 ... 使用tapply()。 tapply() 的基本語法tapply(變數, 分組因子, 運算函數, . 於 www.slideshare.net -
#51.隨機抽籤輪盤
然後,圓形滾輪開始使用CSS3-2D 方法旋轉。 清除所有資料. 首頁 | Emoji 表情與符號 | 文字工具 | 時間和日期 | 實用程式. 於 tw.piliapp.com -
#52.量化研究與統計分析:SPSS與R資料分析範例解析
選取比較組別或依組別輸出資料兩種方式。設定分割的分組變項。資料需先經過排序。 SPSS 在分割檔案時,可以選擇兩種分割模式,它所影響的是分割之後後續應用上的差別, ... 於 books.google.com.tw -
#53.R 群組操作 - 龍崗山上的倉鼠
有些套件與函數會類似於在操作資料庫的感覺!!! 1. Apply 相關函數 (1) apply() apply 函數僅能用在Matrix 矩陣中,所以所有元素必須 ... 於 kanchengzxdfgcv.blogspot.com -
#54.輕鬆學習R語言學習筆記
R 是結合統計分析與繪圖功能的免費開放原始碼軟體 ... l 因素向量(Factor)是儲存字串的資料結構,帶有層級(Levels)資訊。 ... 修改為較多的分組數 於 nuehtingyu.blogspot.com -
#55.整合查詢
過濾分組資料,亦即用來設定那些被含入查詢結果的〝組別〞(Group)所需符合的條件 ... o資料分組加總小計表示進一步計算出各個分組資料的統計值。 ... 顯示:, R, R. 於 mhsung.idv.fcu.edu.tw -
#56.電子業巨量品質資料分析-使用R語言
料分析-使用R語言 ... Why R? ADVANCED MANUFACTURING DATA ANALYTICS ... 資料分組以形成常態分配(樣本大小建議大於4)(中央極限定理) ,. 例如管制圖. 於 iem.csu.edu.tw -
#57.7 探索式資料分析| 資料科學與R語言 - 曾意儒Yi-Ju Tseng
filter() : 選要分析的觀察值,觀察值子集(Row); mutate() : 增加新欄位; summarise() : 計算統計值; group_by() : 分組依據; arrange ... 於 yijutseng.github.io -
#58.dplyr:六個基本資料處理技法 - Medium
在本篇文章中,我們會簡介dplyr 的六個基本資料處理技法:篩選、選擇、新增、排序、摘要與分組,同時交互參照使用base R 的寫法該怎麼實踐,初學者應當能夠在執行過後 ... 於 medium.com -
#59.緒論
由於連續資料的分組較不明確,故將. 其次數分配表編製之原則及步驟分述如. 下:. 1. 求全距(range):資料中之最大值減資. 料中之最小值,即稱為全距,通常以R. 於 www.wun-ching.com.tw -
#60.火神119元玩義大六福村屬虎半價 - HiNet生活誌- 中華電信
可分組藍、紅兩隊各10人的電競射擊遊戲,最刺激、最有臨場感的互相對戰,能戴著VR眼鏡體驗3D定點空間移動,或360度自由射擊。平時體力極佳、身手矯健 ... 於 times.hinet.net -
#61.數值型變數的分類| R - DataCamp
在R 語言中,我們可以善用cut() 函數來做這件事情。 df$new_column <- cut(df$column, ... 在R 語言中是無限大的數值,你可以在R Console 中輸入class(Inf) 來驗證。. 於 campus.datacamp.com -
#62.Python split()方法 - 菜鸟教程
Python split()方法Python 字符串描述Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数num 有指定值,则分隔num+1 个子字符串语法split() 方法语法: ... 於 www.runoob.com -
#63.R commands(11.09.13) 指令用法簡介
變數與資料. ○ 向量變數 x[-i]. 刪除第i 個元素,其後遞補 matrix(x,r,c,byrow). 將x 轉成r×c 矩陣,(byrow=T)以列排序 names(). 於 www3.nccu.edu.tw -
#64.R 合併重複名稱的列,加總各欄位值教學 - Office 指南
# 原始資料 df <- data.frame ; # 安裝dplyr 套件 install.packages("dplyr") ; # 分組加總 df %>% group_by · ) %>% ... 於 officeguide.cc -
#65.R中五种常用的统计分析方法 - 腾讯云
根据分组字段,将分析对象划分为不同的部分,以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 常用统计指标: 计数length 求和sum 平均值mean 标准 ... 於 cloud.tencent.com -
#66.《瑞信窩輪》【瑞信股輪點評】港股反覆靠穩,科企弱勢比亞迪 ...
以上產品資料來源: 彭博資訊及瑞信網站 ... 牛熊證備強制贖回機制而可能被提早終止,屆時(i)N類牛熊證投資者將不獲發任何金額;而(ii)R類牛熊證之. 於 www.aastocks.com -
#67.【R相關教學】製作分組次數分配表(手動版) | psystatblog
當然有,連圖都可以幫你畫好了,還是一鍵完成版的呢~(那為何要學手動版的?默…) 好,跳過廢話,事前準備的部份是需要有data檔,跟讀取資料進入R軟體中 ... 於 psystatblog.wordpress.com -
#68.R data structure - 小小鮭魚窩
R 的基本資料結構Vector vector 是R 當中最基本的結構方式, ... factor 能夠自定將給予的vector 做分組(levels)的動作,會將相同者視為同一組並且 ... 於 salmon.logdown.com -
#69.R語言:量表編製、統計分析與試題反應理論 - 第 131 頁 - Google 圖書結果
HB 73% 91 由上述資料可以得知,低於 72.00 即為低分組,而高於 91.00 即為高分組。以下即將在組別的欄位(grp)指定高低分組。> sdata1$grp[sdata1$tot <= LB] <- "L" > ... 於 books.google.com.tw -
#70.語言入門
第二部份R 資料結構和語法模式(script mode). ... 第4 節資料之基本統計分析, library(fBasics) . ... 字串變數交叉表. 13. 將log(wage)依照gender 分組計算平均數 ... 於 web.ntnu.edu.tw -
#71.資料科學家的pandas 實戰手冊:掌握40 個實用 ... - LeeMeng
熟練地使用pandas 是資料科學家處理數據與分析時不可或缺的重要技能之一。 ... 個人都會預期它是一個DataFrame,不論是Python 或是R 語言的使用者。 於 leemeng.tw -
#73.報名表- 賽事資料- 賽馬資訊
賽事班次 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 評分幅度 (100‑80) (80‑60) (80‑60) (80‑60) (85‑60) (60‑40) (60‑40) (60‑35) (60‑40) (40‑0) 途程 1200米 1200米 1400米 1600米 1800米 1200米 1400米 1600米 1650米 1650米 組別 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 於 racing.hkjc.com -
#74.9787115486394【3dWoo大學簡體人民郵電】R數據科學
本書適合R數據科學家閱讀前言XV 第一部分探索第1 章使用ggplot2進行數據可視化3 ... 按多個變量分組56 3.6.6 取消分組57 3.6.7 練習57 3.7 分組新變量(和篩選器) 58 ... 於 shopee.tw -
#75.R語言| 資料操作dplyr包 - 古詩詞庫
dplyr是R語言的資料分析包,很像python中的pandas,能對dataframe型別的資料做很方便的資料處理和 ... 對資料進行分組,這裡匯入新的資料集weather 於 www.gushiciku.cn -
#76.R語言實現對資料框按某一列分組求組內平均值 - IT145.com
可使用aggregate函數如: aggregate(.~ID,data=這個資料框名字,mean) 如果是對資料框分組,組內有重複的項,對於重複項保留最後一行資料用: p. 於 www.it145.com -
#77.R中的分組和排序 - 優文庫
我是Excel用戶,試圖將一些常規數據報告任務轉換爲R. Excel中最強大的功能之一是對數據進行透視和排序的功能。我知道這些函數是R中的功能,但我不知道如何編寫代碼來 ... 於 hk.uwenku.com -
#78.資料的整理與分組@ Simple R :: 隨意窩Xuite日誌
資料 的整理與分組資料的輸入與處理,在學習任何一套統計軟體前(EXCEL、SAS、R…),總是有數堂課或是整個學期都在練習如何將資料輸入,煩悶與無趣,是每個學習者必經之 ... 於 blog.xuite.net -
#79.R 資料分析應用:圖表繪製(一) - TMU IR
次數分配表是常見的描述性統計方法,將類別資料依照其組別分組,. 或將數執行資料依照觀察值的大小分成若干組,計算每一組別的次數、相. 對次數,與百分比等資訊,以了解 ... 於 libir.tmu.edu.tw -
#80.R語言-使用ifelse進行數據分組 - WalkonNet
數據分組,根據數據分析對象的特征,按照一定的數值指標,把數據分析對象劃分為不同的區間部分來研究,以揭示內在的聯系和規律性;. 在R中,我們常用 ... 於 walkonnet.com -
#81.R tips: 把數字依大小做分類: cut()和他的好朋友們
其實R裡有個方便的函數cut() 可以試試,就不用再寫一堆if else囉! [cut 的用法:1.待切割的數據,2.下刀處(要給頭尾),3切完後的類別]. 提供原始資料 ... 於 bultle.pixnet.net -
#82.資料分析師進階指南(Traditional Chinese Edition) eBook
Amazon.com: 像Excel一樣使用R進行資料分析: 資料分析師進階指南(Traditional Chinese Edition) eBook : wang, yanping: Kindle Store. 於 www.amazon.com -
#83.Chapter 8 資料基本處理| R 資料科學與統計 - Bookdown
函式 group_by() 引數可放入類別變數, 然後分組進行相同資料分析. 以資料在檔案第5 章的survVATrial.csv 為例, 對試驗藥組與安慰劑組分別對 diagtime 計算計算平均 ... 於 bookdown.org -
#84.使用dplyr做資料變換(select,mutate) - iT 邦幫忙
[R語言]資料分析讀書心得06---使用dplyr做資料變換(select,mutate) ... 下一次我會介紹分組摘要summarize ,它一樣是dplyr的內部函數,在資料分析中也佔著重要的角色。 於 ithelp.ithome.com.tw -
#85.在R 中建立分組箱線圖 - Delft Stack
在分配給 fill 引數之前,應將 year 資料轉換為 factor ;否則,繪製的圖不影響分組。 R. rCopy library(ggplot2) library(gridExtra) ... 於 www.delftstack.com -
#86.診斷資料庫分組分析方法-用R軟體 - 長庚醫院
活動說明如下: 一、活動時間:2019/08/23(五) 14:30~16:30 二、活動地點:兒童醫院12K第二簡報室三、講師:長庚大學資訊管理學系曾意儒助理教授 於 www.cgmh.org.tw -
#87.R 自學指引資料處理命令簡介與操作– 第8 頁 - Router.HK Pilot
這個命令的功能還蠻強大的,它先將資料按行進行分組,然後對每一組資料進行函數統計,最後把結果組合成一個比較好的表格傳回。根據資料物件的不同它有三種 ... 於 linux.router.hk -
#88.R語言- 頻數表、列聯表、獨立性檢驗、相關性計算 - 程式人生
R 語言--基本統計分析(基本統計方法、頻數表、列聯表、獨立性檢驗、相關 ... 顯示的變數,~後面是根據am進行分組,data指明資料集,FUN指明用到的函式. 於 www.796t.com -
#89.group by - 生活筆記
今天學生問我分組運算的問題,就順便來。舉個最簡單的例子來說,如下表 ... 以下用R 的data.table 之group 概念來實作,也就是DT[, j, by=group_by]: ... 於 mutolisp.wordpress.com -
#90.R語言ETL工程:分組(group_by) - 每日頭條
對商業智能BI、大數據分析挖掘、機器學習,python,R等數據領域感興趣的同學加微信:tstoutiao,邀請你進入數據愛好者交流群,數據愛好者們都在這兒。 於 kknews.cc -
#91.資料百分位之進階運用- SAS Taiwan
程式說明如下: 1. 運用PROC UNIVARIATE,計算ACTUAL變數(VAR ACTUAL)之各百分位值。 2. 以產品別為分組( CLASS PRODUCT ),分別計算。 3. 所選取之百分位 ... 於 blogs.sas.com -
#92.R语言数据筛选整理包dplyr - 组学大讲堂问答社区
R 语言数据筛选包dplyr. ... iris %>% group_by(Species) %>% select(group_cols()) %>% distinct() %>% head() # 获取分组变量名 於 www.omicsclass.com -
#93.如何使用gapply 平行處理R 程式碼-Azure Databricks
範例使用案例:您想要根據資料集的子集來定型機器學習模型,並依索引鍵分組。 如果資料子集適用于背景工作角色,則使用SparkR UDF API 一次訓練多個模型 ... 於 docs.microsoft.com -
#94.資料合併與分割· R语言基础 - 看云
資料 整理最後來介紹如何合併與分割資料。 union、cbind 與rbind 函數; merge 函數; split 函數; subset 函數. 資料合併. > x ... 於 www.kancloud.cn -
#95.R語言使用tapply做分組統計 - 阿就操場啊~
在R裡面,對一個資料表的數據要做分組統計,可以接用tapply(R語言的apply家族其中之一)。以下用InsectSprays資料集作為例子。這個InsectSprays資料 ... 於 2formosa.blogspot.com -
#96.聖地牙哥教士- MLB 盡在Yahoo!奇摩運動網– 新聞、比分、名次
729 R. 防禦率. 14. 4.10 ERA. WHIP. 11. 1.25 WHIP. 新聞 · 賽程 · 球員列表 · 統計資料 · 傷兵名單 · 球員異動. 麗台運動報•2 小時前 ... 於 tw.sports.yahoo.com -
#97.R语言分组计算系列 - 知乎专栏
总结一下日常数据处理工作中涉及到的R语言分组计算常用函数,主要包括以下内容: 1、apply系列——tapply()函数2、sqldf()函数3、plyr包——ddply() ... 於 zhuanlan.zhihu.com