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#夜晚就是要試裝
新夢境連結 R 伺服器維修ing...
無法登入遊戲，
那只好來看蕾菈試試裝囉~~😜 (X
還要再找時間處理碧翠絲這套的假髮挑染跟做耳環，
估計最近都還不會正式拍攝吧😂
服裝製作感謝光速小八 ⁂ 八號彈藥庫 ⁂ ~~💕
※此為試裝照非正式cos，配件尚未齊全、沒戴假髮、沒上妝
※穿cos服的時候沒上妝就是不想露臉
#新夢境連結R #夢境連結 #碧翠絲 #茶會之約 #兔女郎
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#預購
韓國質感寢具𝐃𝐞𝐚𝐫 𝐒𝐮𝐦𝐦𝐞𝐫夏日涼感泡泡紗涼被(十款)
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來囉來囉♥︎昨晚預告的涼被
Dᴇᴀʀ sᴜᴍᴍᴇʀ親愛的夏日🌞
韓國夏日涼感泡泡紗涼被
總共有10款 #每一款都好好看啊😍
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▪️尺寸有兩款：
單人150*200cm (等同於台灣的雙人尺寸)
雙人195*200cm (等同於台灣雙人加大尺寸)
▪️可以參考上述公分數測量您家中的床鋪
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從設計到材料、生產100%韓國製造，採用在韓國開發、生產的泡泡紗面料，使用起來清爽宜人，適合夏季的厚度及重量，輕薄、透氣的特性， 即使在雨季潮濕的季節也無負擔喔！
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使用了聚酯纖維中的一種名為滌綸紗的材質，又有人稱為泡泡紗，比起聚酯纖維更加輕薄，棉被表面有點微皺的感覺是為了使空氣更容易通過，提高棉被的透氣程度，在台灣容易潮濕與悶熱的天氣真的非常適合！
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內裡使用韓國生產的高級棉絮填充，厚度完全適合夏天做使用，所以涼被本身清爽感十足、完美的輕薄感外，蓋起來也是會有柔軟蓬鬆的感覺喔！
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♥︎共有十個️款式♥︎
#奶茶格紋
#橄欖綠格紋
#灰黑格紋
#泰迪小熊 (#預測是這一團的人氣王👑)
#夏日花園
#蜂蜜花兒 (#純淨無瑕這款好看到炸開😍)
#夏日小雛菊 (#春夏感十足的小雛菊🌼)
#綠茶大方格
#熱帶植物
#優雅療癒
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涼被之前就很多女孩許願，一直沒時間處理，這次意外發現韓國在打折啊！而且折扣很讚啊‼️‼️‼️便宜到樂樂闆娘自己一口氣買了泰迪小熊、夏日小雛菊、蜂蜜花兒😍
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而且還各訂10件起來！真的深怕晚一步就沒有了😢韓國沒有說明什麼時候結束特價，這邊暫定6/20(日)晚上9點收單，不過，被搶購一空時，會隨時在群組公佈停止下單喔🤚🏻 #折扣真的隨時結束不等人‼️
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分享給同行姐妹，他也被我推入坑🔥
看一下外面代購價後直接給我購買清單😆
#我們這團真的很便宜 #你沒有買到我真的沒辦法😣
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格紋系列不用再介紹了吧嘿嘿
就是很韓的ins風呀❤️
不管是奶茶色系還是抹綠色系都好好看！
喜歡中性簡單文青的話必選灰黑格紋款
也可以買給男友讓他知道女友買東西也是有幫你們買的捏哈哈😘
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闆娘自己特愛小雛菊款🌼
天空藍再搭配活力的小雛菊
光看到就覺得春夏清涼感十足
很多韓妞也有分享實拍照
房間的夏日活力感直接出來
突然覺得夏天好像也不是那麼惱人的悶熱(笑)
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泰迪小熊應該不用多說了啦
從去年開始在韓妞圈一路風靡到現在
韓妞IG打開都能看到小熊的身影
完全不會太幼稚，反而增加一點可愛感♥︎
棉被上的小熊也非常精緻可愛🧸
一不小心真的會被自己可愛到(笑)
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蜂蜜花兒(說實在我不知道這款跟蜂蜜有什麼關係😂)
但翻譯出來是這名字，這款是純淨的白做底，再搭配淺藍色的小碎花以及有蕾絲感的條紋，每天看見他心情都會好好的款式♥︎純淨無瑕的純真少女感，一不小心就會深陷其中呢！
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喜歡文青植物感的女孩推薦你們
夏日花園、熱帶植物、優雅療癒
其中優雅療癒是有點奶白奶白的灰色系
搭配文青感的葉子花紋
不管是配色質感還是花紋質感都很讚呢！
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✦ 代購價格：
單人一件$680🉐️任兩件優惠$1200
雙人一件$1190
✦款式花紋：請看文章內
✦下單範例：#群組喊單或私訊小盒子
✦ 收單日期：2021/06/20晚上9點🔚
#若提前賣完會隨時無預警收單⚠️
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///// 訂購下單購買須知 /////
🔺代購都有任何缺斷貨風險
不接受任何等太久、突然不需要⋯等等荒唐的理由取消訂單，一律認定為沒水準的棄單！
🔺若不幸訂單被取消也請理性的接受，不要情緒化靠邀好像沒買到他天會塌下來一樣😆
✈️空運商品外包裝難免遇壓痕完美主義勿下單！
🚚運送過程難免包裝擠壓或液體類的滲出一點點，不會影響內容物使用喔！不接受因外觀影響退換貨唷！小幫手都會盡力把商品完善包好在寄出哦◡̈
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「時間」是稀少的資源⏰
在資源有限的情況下
該如何提高工作效率呢？
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首先，先來檢視你時間都花在那裡
「即時」紀錄每件事情、花費時間
#定期回顧_檢討修正運用時間的方式
/
接著，善用小技巧減少花費沒有生產力的時間
#每日15分鐘會議_快速掌握專案進度
#通勤時間處理email
/
最後，是盡可能把零碎的時間
整合成可連續運用的大量完整時間
#中午前是大腦黃金時段_適合需專注力的工作
#下午精神不好_適合處理瑣事
文章來源｜經理人
https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62230
做買賣成功的關鍵就是在庫存，會買不算利害，會賣也不算利害，最利害的是會買又會賣又沒庫存，很多做生意的，看似高營收，但確都輸在庫存滯銷，賺的錢全都堆在庫存，一年下來做個千萬上億的都有，但是確不賺錢，原因都在庫存。也是影片中說的，我們都是因為貪，想要拿更低的價格所有吃貨，這些事我們都做過了，去年我們倉庫最少扔掉了快100萬的產品，全數扔掉不再花時間處理，100萬要賣多少產品才賺回來呢？如果能夠重來，寧願進貨成本高一點沒關係，但確享有零庫存，零風險，每件賣出去的全都是實賺！再也不用擔心剩下的庫存品，有時更可怕的是為了出清庫存出我們還要花更多人力去處理庫存品，只來只賺100萬的貨，結果為了處理那100萬又花了快5萬的管銷人力，結果是：賠更多！！
本頻道為龍欣興業有限公司製作，內我們是專業的代理商，同時支援電商一件轉單的合作模式，零庫存零風險，，也歡迎加入我們 LIne 生活圈，會有很多技術文件及產品訊息，我們的Line ID: @longshin 或用手機按下這連結就可以加入了https://line.me/R/ti/p/%40longshin
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在R資料處理之中，時常會需要遇到時間格式的處理，實驗數據、股市資料、氣候資訊隨著時間不斷的流逝，各式資料也不斷的生成的情況下時間的判讀就顯得 ... ... <看更多>
前言. 本文使用第三方lubridate库，用于处理R的日期时间对象。在使用此库以前，需要对R自带的日期时间类型有所了解：R语言中，分别设计了两个日期时间类型：POSIXlt， ... ... <看更多>
r時間處理 在 Fw: [筆記] R的字串處理- 看板R_Language - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 Statistics 看板 #1CA5vrBC ]
作者: gsuper (統計的巴比倫塔) 看板: Statistics
標題: [程式] R的字串處理
時間: Mon Jun 28 16:33:54 2010
[軟體程式類別]:
R
[程式問題]:
資料處理
[軟體熟悉度]:
中(3個月到1年)
[問題敘述]:
最近常在處理字串
發現自己會的 function 很不夠用
想多學點 function
我列出一些我常用的
希望能拋磚引玉
請各位高手能教我一些高招
[程式範例]:
前言 :
R 的字串處理 ,
要小心注意 character , factor , numeric 這三種物件的誤轉換和混用
factor 是一種很討厭的物件 ,
因為它在轉成數字和字串的時候 ,
常常會變成跟原本不一樣的東西 ,
建議資料處理的過程 ,
預設用 matrix 和 character 兩種而避免使用 data.frame
------------------------------------------------------------------
1.字串黏合
paste ("A","B",sep="") ---->>> "AB"
2.字串切割
strsplit("A.B",split=".",fixed=T) ---->>> "A" "B"
3.精確穩合
x <- c("AB","AA")
x %in% "AB" ---->>> TRUE FALSE
4.部份吻合 + (回傳 which)
x <- c("AB","AA")
grep("B",x) ---->>> 1
grep("A",x) ---->>> 1 2
grep("B",x,value=T) ---->>> "AB"
grep("B",x,value=T,invert=T) ---->>> "AA"
grep("C",x) ---->>> integer(0)
#若目的是要找 index , 建議改用 grepl
4-2.部份吻合 + (回傳判斷式)
x <- c("AB","AA")
grepl("B",x) ---->>> TRUE FALSE
4-3.部份吻合 + (回傳位置) + (回傳??)
x <- c("BBB","AAA","CCB")
regexpr("B",x) ---->>> 1 -1 3 (第一次 "hit" 的位置)
1 -1 1 (有無 "hit")
5.子字串
substr("human123456",start=1,stop=5) ---->>> "human"
!!注意!! 4-3 的 regexpr
與這個 substr 結合起來 ,
在寫 網頁Parser 的時候很好用
regexpr 能定義出 statr=多少
所謂的網頁Parser
就是你去下載某些 html 檔案
檢視原始碼
然後找出你需要的資料
再找出一些能 cut 的規則
用 strsplit 搭配 TR , TD 之類的字串去切出你要的資料
6.特定字元取代 (1st hit)
x <- "AABB"
sub("A",replacement="C",x) ---->>> "CABB"
6-2.全部特定字元取代 (global hit)
x <- "AABB"
gsub("A",replacement="C",x) ---->>> "CCBB"
7.計算字串長度
### 盡量別用這個 fuction
x <- c("A","AAA","AAAAA")
nchar(x) ---->>> 1 3 5
nchar(as.factor(x)) ---->>> 1 1 1
8.多重字元(串)貼合 (矩陣內)
x <- matrix(letters[1:6],2,3)
apply(x,1,paste,collapse="") ---->>> "ace","bdf"
apply(x,2,paste,collapse="") ---->>> "abc","def"
9. 字元反轉
x <- c("A B","*.")
sapply(lapply(strsplit(as.character(x), NULL), rev), paste, collapse="")
[1] "B A" ".*"
10.字元檢查
x <- c("A B","*.")
unique(unlist(strsplit(as.character(x),split="",fixed=T)))
[1] "A" " " "B" "*" "."
-----------------------------------------------------------
Regular expression : 字串模糊比對 , 或特定字母排列模式的抓取
在R內
基本上分成3種
Basic regular expression (BRE) --> extended = FALSE
Extended regularexpression (ERE) --> extended = TRUE (預設)
perl-like (perl) --> perl = TRUE
雙冒號代表我測試過且成功
單冒號代表網路上抓下來或是測試失敗
--------------------------------------------------------------
通用部分
{,}
* :: {0, } 至少出現0次, 最多無限多次
+ :: {1, } 1 無限多次
? :: {0,1} 0 1
[Aa] :: A 或 a
[^1-9] :: not 1:9
[1-9] :: 1:9
[a-z] :: a b c ... z
[A-Z] :: A B C ... Z
[a-zA-Z] :: 所有英文字母
[W-z] :: WXYZabc....z
[w-Z] :: 不可使用!
(AB) :: 括號一次收集多個字元 ### 一種延伸字串的寫法
舉例 :
x <- c("company","companies",)
可以用以下兩種寫法
1. grep("[company|companies]",x)
2. grep("compan(y|ies)",x)
第二種在大資料的時候會比較快
$ :: 字尾限定
^ :: 字首限定
| :: "ABC|EFG" --> grep("ABC"or"DEF",x)
. :: 任意字元
-----------------------------------------------------
ERE , extended = TRUE
digit (數字)
\\d :: [0-9]
\\D :: [^0-9]
[[:digit:]] :: 同上
[^[:digit:]] :: 同上
blank (空白)
\\s :: 能切開 " " 或 "\t"
\\S :: 切開非空白及 tab 的字元
[[:blank:]] :: 同上
[^[:blank:]] :: 同上
AlphaBet + Digit (正常字元)
\\w :: [0-9a-zA-Z]
\\W :: [^0-9a-zA-Z]
[[:alnum:]] :: 同上
[^[:alnum:]] :: 同上
AlphaBet (英文字元)
[[:alpha:]] :: 同上
[^[:alpha:]] :: 同上
特殊符號
[[:punct:]] :: ! " # $ % & ' ( ) * + , - .
/ : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ ` { | } ~
[^[:punct:]] :: 英文字 , 數字 (注意! , \t 和 \n 都會被切掉)
注意 ! 正斜線這個符號很容易與其他 regular expr 混淆
必須仔細檢查 "\" 存在的字串
可印符號
[[:print]] :: 所有字元 (數字,字母,特殊符號,空白)
\n , \t , \001 除外
16進位字元
[[:xdigit:]] :: 16進位有關英文或數字
[0-9a-fA-F]
大小寫英文字元
[[:upper:]] :: 大寫英文字元 [A-Z]
[^[:upper:]] :: 非大寫 [^A-Z]
[[:lower:]] :: 小寫 [a-z]
[^[:lower:]] :: ^[a-z]
注意 "\t" 還是會被留下來
空白和換行等
[[:space:]] :: " " , \t , \n , \f , \r
(\f : 換行但不回到行頭)
(\r : 回到行頭並消除此行內所有的文字)
P.S. 這兩種不常用,當豆知識即可
[[:graph:]] :: [A-Za-z0-9]再加[["punct"]]
----------------------------------------------------------
perl = TRUE
\\w : [A-Za-z0-9_]
\\W : [^A-Za-z0-9_]
\\s : [\t\n\r\f]
\\S : [^\t\n\r\f]
\\d : [0-9]
\\D : [^0-9]
----------------------------------------------------------
regular expression 工事中 (未完)
感覺這篇被我當筆記來用了
reference:
1. https://www.rtfiber.com.tw/~changyj/
2. https://www.stat.psu.edu/~dhunter/R/html/base/html/regex.html
----------------------------------------------------------
大小寫切換
TRUTH <- c("Abc","ABC")
a <- gsub("(\\w)","\\L\\1",TRUTH,perl=TRUE) ---> "abc","abc"
b <- gsub("^(\\w)","\\U\\1",a,perl=TRUE) ---> "Abc","Abc"
同上 , 非常神秘的 Bug !?
T123 <- c("Tgfbr1","Cd320","Ndrg3","Aldoa","Bckdk","Tmed3","Hfe2")
> gsub( "(\\w)", "\\L\\1" , T123 , perl=T)
[1] "LTLgLfLbLrL1" "LCLdL3L2L0" "LNLdLrLgL3"
[4] "LALlLdLoLa" "LBLcLkLdLk" "LTLmLeLdL3"
[7] "LHLfLeL2"
> gsub( "(\\w)", "\\L\\1" , T123 , perl=TRUE)
[1] "tgfbr1" "cd320" "ndrg3" "aldoa" "bckdk" "tmed3"
[7] "hfe2"
---------------------------------------
消除多餘空白
> x <- "Hey! Apple "
> gsub(" {2,}","",x)
[1] "Hey! Apple" ### 容忍一個空白 , 但兩個以上至無限大則消除
---------------------------------------
在處理混合字串與數字的資料矩陣的時候
常常需要在 data.frame 和 matrix 之間切換
有時候會字串會被一些預設的空白字元夾住
ex:
"1" , "15" , "333"
經過轉換以後
" 1" , " 15" , "333" (fit 最長字串的長度)
> DATA <- gsub("^ *| *$",as.matrix(DATA))
---------------------------------------
### 一些參考的 pattern
1. "^\\d+$" ### 純數字的欄位 ###
2. "^ *| *$" ### 字首字尾的空白(搭配 gsub) ###
3. "^[0][\\.]{0,1}[0]*$" ### "0" "0.0" "0.00" "0.000" "0.0000" ,
bug 是 "0." "00"
####################################################################
放一些 linux 下的好用指令
光用 R 來做字串處理不夠用
原因在於若處理的檔案太大
光是讀進 R 就累死人
這邊主要是應用在檔案減肥
文字檔案
rs123\t0|1:0000\tAAAA
rs456\t1|0:0000\tBBBB
###################
橫向
grep [-w : word]
[-f : 給 pattern file]
[-F : 精確比對] ### 若要搜尋固定字串 , -F必下 (快超多)
1. cat 文字檔案|grep -w 'rs' ### 沒東西
2. cat 文字檔案|grep -w -F 'rs123' ### 出第一行
3. car 文字檔案|grep -w '^rs.*$' ### 二行皆出
###################
縱向
cut [-d : 用tab切開會是3個column的矩陣]
1. cut -d'\t' -f1,2 原檔 > 新檔 ### 留下 1 and 2 columns
###################
橫向
sed
1. sed -n '6,$p' 原檔 > 新檔 ### 從第六行開始 , print 至尾行
### 或可理解成, 把 1~5行切掉
2. sed 's/:\S*/HAHA/g' 原檔 > 新檔 ### s=取代 , g=global
### 把紅色的正規 pattern 取代成綠色
###################
當檔案有 10000000 rows , 讀不進 R 怎辦?
就算讀進 R , 資料太大一直 SWAP 電腦動不了怎麼辦?
經過一番苦戰
我建議以下的思考方式
0. 先透過上述方式
直接在終端機把檔案減肥
1. 檔案列數 <- system("wc -l 檔案",intern=TRUE)
LOOP <- ceiling(檔案列數 / 5000)
for(g in 1:LOOP) ### 用while可省前兩行
{ tmp <- read.table(檔案,skip=5000*(g-1),nrow=5000) ### 但我只熟 for
expr(中間的各種處理)
write.table(tmp,g)
Sys.sleep(5) ### 給一點時間讓電腦回氣
}
2. system("cat 小檔案1 小檔案2 小檔案3 .... > 總檔案") ### 檔案 rbind()
雖然不是最快的方法
但 Over night 是一定可以把檔案處理完的
以上
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◆ From: 140.113.239.247
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※ 轉錄者: gsuper (140.113.239.247), 時間: 03/30/2013 20:33:05
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