小编Piy*_*rma的帖子

我试图在数据集的2个不同方面生成2种不同颜色的不同geom_vlines.我这样做是为了强调两个不同方面的方法.

这是数据集:

Pclass  Sex    Age  SibSp   Parch   Fare    Cabin   Embarked    Survived
  3     male    22   1        0     7.25                S          0    
  1     female  38   1        0    71.2833   C85        C          1
  3     female  26   0        0     7.925               S          1    
  1     female  35   1        0    53.1     C123        S          1
  3     male    35   0        0     8.05                S          0    
  1     male    54   0        0    51.8625   E46        S          0

这是代码:

g<-ggplot(data = train3, aes(x = Age, y = Survived, colour = factor(Pclass)))
g<-g+facet_wrap(~Sex)
g<-g+geom_point(size = 4, alpha …

我正在阅读 Hastie 和 Tibshirani 的 R 统计学习简介。我遇到了两个概念：RSE 和 MSE。我的理解是这样的：

RSE = sqrt(RSS/N-2)
MSE = RSS/N

现在我正在为一个问题构建 3 个模型，需要比较它们。虽然 MSE 对我来说很直观，但我也想知道计算RSS/N-2是否有任何用处，根据上面的是RSE^2

我想我不确定在哪里使用哪个？

我正在尝试根据纽约犯罪历史数据制作一个闪亮的应用程序。我正在使用单个闪亮页面方法。这是数据： https //data.world/data-society/nyc-crime-data

出于某种原因，当我选择年份来输出犯罪统计数据时，我的输出仅在 RStudio 的查看器中输出，而不是在 Shiny 弹出窗口的主面板上。这是完整的代码：

# Shiny App exploring New York City Crime Data between 2006-2016
# Data Source: https://data.world/data-society/nyc-crime-data

#########################Global Data######################

 # Data Reading
 set.seed(123)
 library("shiny")
 library("lubridate") 
 library("plotly")
 nypd<-read.csv("NYPD_Complaint_Data_Historic.csv")

 #Data Massaging
 nypd$year<-year(as.Date(nypd$RPT_DT,'%m/%d/%Y'))
 nypd$month<-month(as.Date(nypd$RPT_DT,'%m/%d/%Y'))
 nypd<-nypd[nypd$OFNS_DESC != "",]
 nypd2<-nypd[,c(1,6,8,14,16,17,22,23,25,26)]

 ui<-fluidPage(
 titlePanel("New York City Crime Data from 2006-2016"),
 sidebarLayout(
   sidebarPanel(
     sliderInput("year","Year of Crime",min=2006,max=2016,value=2008,step = 1)
   ),
   mainPanel(plotOutput("crimeplot"))
 )
 )


 server<-function(input,output){
   output$crimeplot<-renderPlot({

     nypd_yr_sorted<-nypd2[nypd2$year==input$year,]
     agg_data<-     aggregate(nypd_yr_sorted$CMPLNT_NUM,by=list(nypd_yr_sorted$OFNS_DESC),FUN=functi     on(x)length(unique(x)))
     colnames(agg_data)<-c("Crime","Crime count")
     bar_data<-agg_data[order(agg_data$`Crime count`, decreasing = TRUE),][1:5,]
     plot_ly(bar_data,x=~Crime,y=~`Crime count`,type="bar",color = ~Crime) %>% layout(xaxis= list(showticklabels …

几个小时后,我被困在类似的东西上,并在一个Teradata查询中输出了一个不那么混乱的代码,用于输出25%,50%,75%的百分位数.可以进一步扩展以产生" 5点总结 ".根据您的人口估计值,最小和最大变化静态值.

有人要求优雅的方法.分享我的.

这是代码:

SELECT MAX(PER_MIN) AS PER_MIN,
       MAX(PER_25) AS PER_25,
       MAX(PER_50)  AS PER_50,
       MAX(PER_75)  AS PER_75,
       MAX(PER_MAX) AS PER_MAX
FROM (SELECT CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY DURATION_MACRO_CURR ASC) = CAST(COUNT(*) OVER() * 0.01 AS INT) THEN DURATION_MACRO_CURR END AS PER_MIN,
             CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY DURATION_MACRO_CURR ASC) = CAST(COUNT(*) OVER() * 0.25 AS INT) THEN DURATION_MACRO_CURR END AS PER_25,
             CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY DURATION_MACRO_CURR ASC) = CAST(COUNT(*) OVER() * 0.50 AS INT) THEN DURATION_MACRO_CURR END AS PER_50 …

我正在尝试将数据从大查询表加载到 pandas 数据帧。我遵循此处文档中给出的语法。不幸的是，我收到以下错误。

我在这里阅读了 stackoverflow 解决方案，并遵循了它的解决方案，但我得到了这个。

然后，我尝试分隔代码行，但出现新错误UsageError: Line magic function %%bigquery not found.

我已经尝试了几个小时来解决这个问题。即使重新启动内核也不起作用。这在您第一次运行时有效，但如果运行两次则无效。我不知道发生了什么事。有什么想法吗？