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R语言学习3
##基本数据管理 #创建新变量 mydata<-data.frame(x1=c(2,2,6,4),x2=c(3,4,2,8)) mydata$sum<-mydata$x1+mydata$x2 mydata$sum ##或者 attach(mydata) mydata$sum<-x1+x2 mydata$sum detach(mydata) ##创建变量的第三种方式 mydata<-transform(mydata,sum=x1+x2) mydata ##变量技术人员的发展之路
转载于：https://coolshell.cn/articles/17583.html 2012年的时候写过一篇叫《程序算法与人生选择》的文章，我用算法来类比如何做选择，说白了就是怎么去计算，但是并没有讲程序员可以发展的方向有哪些。 所以，就算是有这些所谓的方法论，我们可能对自己的发展还是会很纠结和无所事从，尤English Word —— Day 20(leadership——maintenance）
《人力资源数字化转型的Tech Leadership模型》主题分享
6月5日，由国云数据和机械工业出版社举办的“2021数字化转型系列峰会—DHR：人力资源如何数字化转型？”以线上直播的方式成功举办，会上众多专家齐聚一堂，共同探讨人力资源与数字化的机遇与挑战。润泽方略联合创始人郑大奇发表了就《人力资源数字化转型的Tech Leadership模型》的主题分享，R语言中根据日期筛选数据
R语言中根据日期筛选数据 1、测试数据 manager <- 1:5 date <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09") country <- c("US","US","UK","UK","UK") gendR语言实战之如何对数据进行缺失值处理
R语言实战之如何对数据进行缺失值处理 以下是对于数据中含有部分缺失值的处理方式，代码十分详尽基础： 下面展示一些 基础代码。 manager <- c(1,2,3,4,5) date <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09") country <- c("US","US",&quFabric网络组织与主节点选举
一、Fabric网络组织 Fabric网络组织按如下结构组成：Fabric网络-->Channel通道-->组织（成员）-->节点。即整个网络由数个通道组成，每个通道都由多个组织构成，而每个组织内部由数个节点组成（可能由功能或其他划分方式分为多个节点）。如下图所示： 二、主节点（leader peer）选举 一个组织（其实是成吴裕雄--天生自然 R语言开发学习：基本数据管理（续二）
#---------------------------------------------------------## R in Action (2nd ed): Chapter 4 ## Basic data management ## requires that the reshape2 and sqldf packages have ## been instal处理缺失值
> #创建leadership数据框 > manager <- c(1:5) > data <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/9") > country <- c("US","US","UK","UK","左耳朵耗子：不灌鸡汤，说真的年龄渐长，技术人的发展之路该怎么走？
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/kjT1ZyPQ919sQJ4b7FpOrQ 作者｜左耳朵耗子编辑｜小智技术圈中的很多人，最初都坚定地认为coding能改变世界。然而三五年过去后，还能不忘初心的人，少之又少。随着年龄的增长，梦想已被束之高阁，面包慢慢占据生活的大部分。对于个人发展，很多成功学者会给