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  • 用各种工具对数据进行分类汇总

    千次阅读 2018-06-04 15:10:19
    数据分类汇总的方法有很多种,工具也有很多,这次为大家一一介绍,各种工具如何进行分类汇总,大家自行判断,觉得哪种最好用,就用哪种,毕竟工具不重要,高效出结果才最重要。为了方便举例,所用的数据集就是鸾尾花...

    数据分类汇总的方法有很多种,工具也有很多,这次为大家一一介绍,各种工具如何进行分类汇总,大家自行判断,觉得哪种最好用,就用哪种,毕竟工具不重要,高效出结果才最重要。

    为了方便举例,所用的数据集就是鸾尾花数据集,5个字段(Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width、Species),每个字段150个观测值,

    1)根据Species来计算各种类型的花萼的长度均值

    1.Excel—数据透视表

    在Excel中选择插入—数据透视表—选中所有的数据——在右侧的行标签选中Species,数值选择Sepal.Length,值字段设置计算类型为平均值



    2.SPSS—分析—个案汇总

    将数据导入spss中,选择分析——个案汇总



    在分组变量中选择Species,在变量中选择Sepal.Length,在统计量中选择均值,记得不要勾选显示个案哦!输出结果如下:


    可以看到数据没有缺失值,汇总结果在图表中展示。SPSS操作偏傻瓜式,比较好上手,输出结果也很直观。

    3.  R—aggregate()函数

    加载dplyr包,使用aggregate()函数,选定统计的字段、分类的字段以及统计函数代码如下:

    > result<-aggregate(x=iris$Sepal.Length, by= list(iris$Species), FUN = mean)
    > result
         Group.1     x
    1     setosa 5.006
    2 versicolor 5.936
    3  virginica 6.588

    R语言的优势不言而喻,一行代码出结果,直观,唯一的缺陷是没有对合计值求均值。

    2)对花瓣的长度Petal.Length进行分类,0~2定义为短,3~4定义为正常,5~6定义为长,然后统计各种类型的各种情况

    1.Excel实现,ifelse函数+数据透视表

    首先定义出花瓣情况:IF(D2>=4,"长",IF(D2>=3,"正常","短"))


    然后输出统计结果


    这里的目录分为两级,一级是种类,二级是花瓣情况,分别统计了各种情况花瓣的数量和对应均值

    2)SPSS—转换—重新编码为不同变量+个案汇总



    输出花瓣情况后,选择个案汇总,将Species和花瓣情况都选入分组变量,变量中输入Petal.Length,统计量选择个案数和均值



    输出个案汇总结果

    3. R实现:需要用到within函数和aggregate函数,利用within函数定义出长、正常、短,利用aggregate函数按照Species和花瓣情况计算均值

    testdata<-within(  
      iris,{  
        a<-NA  
        a[iris$Petal.Length<=2]<-"短"
        a[iris$Petal.Length<=4&iris$Petal.Length>=2]<-"正常"
        a[iris$Petal.Length>4]<-"长"
      }  
    )
    aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")
    > aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")
         Group.1 Group.2        x
    1     setosa      短 1.462000
    2 versicolor      长 4.517647
    3  virginica      长 5.552000
    4 versicolor    正常 3.712500
    统计数量的话有一个table函数,一行代码搞定,
    > table(list(testdata$Species,testdata$a))
                .2
    .1           短 长 正常
      setosa     50  0    0
      versicolor  0 34   16
      virginica   0 50    0

    直接对Species和花瓣情况统计,可以很直观看到汇总结果。

    以上就是对分类汇总分享的内容,有问题欢迎沟通讨论!


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  • Excel数据分类汇总

    千次阅读 2018-02-03 11:29:53
    一、需要分类汇总数据进行排序设置  1、先选定需要排序的数据  2、点击“数据”里面的“排序”按钮 3、在排序对话框中选择需要排序的列,点击“确定”按钮后,刚才选定的数据就会自动排好序。   ...

            在面对Excel表中很多数据时,有时候需要进行分类汇总,怎么办呢?不用担心,Excel已经为我们考虑到这些了,提供了“分类汇总”功能,步骤如下:

    一、对需要分类汇总的数据进行排序设置

         1、先选定需要排序的数据

         2、点击“数据”里面的“排序”按钮

    3、在排序对话框中选择需要排序的列,点击“确定”按钮后,刚才选定的数据就会自动排好序。

     

    二、对需要分类汇总的数据进行分类汇总设置

          1、选定需要分类汇总的数据

          2、点击“数据”中的“分类汇总”按钮

          3、在“分类汇总”对话框里的“分类字段”中选择您需要分类汇总的选项

          4、在这里我们选择“单位名称”,以单位名称的方式统计人数

          5、再汇总排序

    这样我们就能得到各类人员的数据

    三、总结一下,做分类汇总需要下面几步

          1、分类排序

          2、分类汇总

          3、将汇总数据拷贝出再排序

    展开全文
  • library(dplyr) ###加载dplyr模块 ...-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv") ####加载数据 D=data.frame(A) ##### A1<-group_by(D,Date_ID) ####分组项 A2<-summarise(A1,cells=n(), ####统计个数 RRC_ch...
    library(dplyr)  ###加载dplyr模块
    
    A<-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv")  ####加载数据
    D=data.frame(A)     #####
    A1<-group_by(D,Date_ID)  ####分组项
    A2<-summarise(A1,cells=n(),   ####统计个数
                  RRC_chenggongshu=sum(RRC_chenggongshu),
                  RRC_QINGQIUSHU=sum(RRC_qingqiushu),
                  成功率=round(sum(RRC_chenggongshu)/sum(RRC_qingqiushu)*100,3),
                  ERABCQI1_qingqiushu=sum(ERABCQI1_qingqiushu)
                  )
    write.csv(A2,"output.csv", row.names = FALSE)'去掉行名。 这可以在写入文件时使用附加参数删除。
    
    

    执行结果:
    在这里插入图片描述

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  • [.NET] EF LINQ 按时间对数据分类汇总

    千次阅读 2014-12-11 17:10:41
    发现国内弄 Mvc 和 WebAPI 的人简直少的可怜啊;段时间发了大量的 WebAPI 的相关博文...在对数据的操作中,一堆数据分类汇总是比较常见的,特别是按照时间进行分类汇总。比如算出某一天,某一月的数据总量等等。

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    作者:qiujuer
    博客:blog.csdn.net/qiujuer
    网站:www.qiujuer.net
    开源库:Genius-Android
    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qiujuer/article/details/41868331
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    发现国内弄 MvcWebAPI 的人简直少的可怜啊;前段时间发了大量的 WebAPI 的相关博文看的人不多;可以说是无人问津。

    在对数据的操作中,对一堆数据的分类汇总是比较常见的,特别是按照时间进行分类汇总。比如算出某一天,某一月的数据总量等等。而鉴于国内研究的人少所以遇到一些问题简直没法查询,其中就包括:

    <ExceptionMessage>
    LINQ to Entities 不识别方法“System.String ToString(System.String)”,因此该方法无法转换为存储表达式。
    </ExceptionMessage>

    现在我有一堆存储在数据库中的数据;其数据简单格式如下:
        public class DataModel
        {
            public int Id { get; set; }
            public string Data { get; set; }
            public DateTime Time { get; set; }
        }
    就只有一个数据,一个时间,一个标志字段
    现在这样的数据有一大堆,各个时间段的都有;我想要统计分别每天有哪些数据存在。

    方案一

    最傻,最直接;第一种方法你首先查询该数据库中所有数据;然后使用for 或者 foreach 循环遍历整个数据,然后判断加入到不同的 List 列表中,然后打包返回。
    该方法未使用 LINQ,而是使用的简单的操作来实现;这里就不贴出代码了。

    方案二

    思路清晰。在这中方法中在进行SQL 查询时就把返回的时间 改成 “天” ,而没有时间的格式;然后再进行分类汇总,最后返回想要的字段。
                var note2 = db.Notes
                    // 先进行了时间字段变更为String字段,切只保留到天
                    .Select(n => new { Data = n.Data, Time = n.Time.ToString("yyyy-MM-dd") })
                    // 分类
                    .GroupBy(n => n.Time)
                    // 返回汇总样式
                    .Select(n => new { Time = n.Key, Datas = n.ToList() }).ToList();
    方法似乎很正确,但是运行后:
    <Error>
    <Message>出现错误。</Message>
    <ExceptionMessage>
    LINQ to Entities 不识别方法“System.String ToString(System.String)”,因此该方法无法转换为存储表达式。
    </ExceptionMessage>
    <ExceptionType>System.NotSupportedException</ExceptionType>
    <StackTrace>...</StackTrace>
    </Error>
    这时就出现了这样的情况,是我们的思路错了?不是,思路完全正确。只是在 EF 中的 LINQ 不能识别 ToString 而已。

    方案三

    思路不变,任然才有方案二的思路,以及大部分代码,只更改一小部分。
                var note3 = db.Notes
                    // 先进行了时间字段变更为String字段,切只保留到天
                    // 采用拼接的方式
                    .Select(n => new { Data = n.Data, Time = n.Time.Year + "-" + n.Time.Month + "-" + n.Time.Day })
                    // 分类
                    .GroupBy(n => n.Time)
                    // 返回汇总样式
                    .Select(n => new { Time = n.Key, Datas = n.ToList() }).ToList();
    既然不能返回,那我们就来自己拼接;这种方式能够正确执行并返回正确数据。推荐!!!

    方案四

    换个思路,既然EF LINQ 中无法使用 ToString ,那么单独的 LINQ 呢?
                // 先进行数据查询,返回数据
                var datas = await db.Notes.ToListAsync();
                // 然后在内存中使用 LINQ
                var note4 = datas.Select(n => new { Data = n.Data, Time = n.Time.ToString("yyyy-MM-dd") })
                    .GroupBy(n => n.Time)
                    .Select(n => new { Time = n.Key, Datas = n.ToList() }).ToList();
    至于分类汇总的思路不变;只是把ToString 放到了独立的 LINQ 中使用而已;实践证明,这个是可行的方案。同样推荐!!!

    区别是啥?

    第二种思路无法成功,主要是 EF 识别不了 ToString 中的操作,这个很好理解,因为EF 最终是需要换成 SQL 语句进行执行的。如果我们加上了 ToString 看似可以,但是其实完全不合理,因为电脑不知道我们 ToString 中究竟有些啥,所以它不知道应该转换为什么样的 SQL 语句。
    所以我们在 方案三中直接告诉了他,就是使用时间字段的对应参数进行组装,所以他能正确执行。
    至于 方案四 这个就更加好说了,因为ToString 是放在查询后,所以它无需进行对应的 SQL 语句的操作了,所以这个时候随你怎么弄都不为过。
    方案三与方案四 结果完全一样,代码也几乎一样;但是其执行上却相差甚远!
    为何?
    • 因为 方案三 基本上是把所有的工作放在了 SQL 上执行,这边只负责接收成果就OK 了!
    • 而 方案四 则是获取数据是在 SQL 操作,但是数据的处理是放在服务器端内存中进行的

    其优劣性

    • 如果你的 SQL 数据性能远远大于 你的服务器后台 配置,那么才有第三方案 是比较划算的。
    • 如果你的 服务器的内存不错,分析也不错;能完全胜任其数据处理的话 第四方案 是你的不二选择。
    这个其处理的时间就不太好估计了,毕竟每个人的电脑都不尽相同;所以看个人估计吧!一般情况下两种都差距不大。至于没有说第一种,因为第一种的性能上有待考虑;当然如果你的分析算法够OK 的话,那就可以与 第四方案 拼个你死我活。

    实际使用

    <ArrayOfNoteInfo xmlns:i="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://schemas.datacontract.org/2004/07/GeniusSpace.Controllers.Api">
    <NoteInfo>
    <Changes>
    <SNote>
    <Content>似的撒旦</Content>
    <Time>2014-12-11</Time>
    </SNote>
    <SNote>
    <Content>sewrwfqf</Content>
    <Time>2014-12-11</Time>
    </SNote>
    <SNote>
    <Content>sgewhsdwqd</Content>
    <Time>2014-12-11</Time>
    </SNote>
    </Changes>
    <Time>2014-12-11</Time>
    </NoteInfo>
    <NoteInfo>
    <Changes>
    <SNote>
    <Content>asgafasgre</Content>
    <Time>2014-12-10</Time>
    </SNote>
    <SNote>
    <Content>dgwetwet</Content>
    <Time>2014-12-10</Time>
    </SNote>
    </Changes>
    <Time>2014-12-10</Time>
    </NoteInfo>
    <NoteInfo>
    <Changes>
    <SNote>
    <Content>rwqyhtrjhdf</Content>
    <Time>2014-12-09</Time>
    </SNote>
    </Changes>
    <Time>2014-12-09</Time>
    </NoteInfo>
    </ArrayOfNoteInfo>
    这是我这边使用的情况,当然其参数与上面的参数不对;但是其分类汇总是完成了的。
    采用的是 第三方案SQL 语句如下:
    SELECT 
        [Project2].[C2] AS [C1], 
        [Project2].[C1] AS [C2], 
        [Project2].[C4] AS [C3], 
        [Project2].[Content] AS [Content], 
        [Project2].[C3] AS [C4]
        FROM ( SELECT 
            [Distinct1].[C1] AS [C1], 
            1 AS [C2], 
            [Extent2].[Content] AS [Content], 
            CASE WHEN ([Extent2].[Content] IS NULL) THEN CAST(NULL AS varchar(1)) ELSE CASE WHEN (DATEPART (year, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (year, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (month, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (month, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (day, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (day, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END END AS [C3], 
            CASE WHEN ([Extent2].[Content] IS NULL) THEN CAST(NULL AS int) ELSE 1 END AS [C4]
            FROM   (SELECT DISTINCT 
                CASE WHEN (DATEPART (year, [Extent1].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (year, [Extent1].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (month, [Extent1].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (month, [Extent1].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (day, [Extent1].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (day, [Extent1].[Published]) AS nvarchar(max)) END AS [C1]
                FROM [dbo].[Notes] AS [Extent1] ) AS [Distinct1]
            LEFT OUTER JOIN [dbo].[Notes] AS [Extent2] ON ([Distinct1].[C1] = (CASE WHEN (DATEPART (year, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (year, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (month, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (month, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (day, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (day, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END)) OR (([Distinct1].[C1] IS NULL) AND (CASE WHEN (DATEPART (year, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (year, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (month, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (month, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END + N'-' + CASE WHEN (DATEPART (day, [Extent2].[Published]) IS NULL) THEN N'' ELSE  CAST( DATEPART (day, [Extent2].[Published]) AS nvarchar(max)) END IS NULL))
        )  AS [Project2]
        ORDER BY [Project2].[C1] ASC, [Project2].[C4] ASC
    从语句可以看出,其分类汇总,以及查询全部都是在SQL端完成。
    按天分类实现了,按月、按年、按小时那还用说么?
    如果你有更好的思路,还希望能写在下面一起交流交流。
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