2016.01.27-2016.01.28回顾

本文讲述了作者因紧急任务加班加点处理数据问题的经历,并反思了过程中遇到的技术与合作挑战,最终得出合理分配时间和精力的重要性。

1、这两天工作比较忙,因为老板着急要一个数据,然而1月27日的时候上游给到的数据有问题,我没检查就开始做,最后下班给boss看才发现有问题,打回来重新做,也是配合的问题吧,1月28日也是一天都在做这个事情,想好了逻辑,实现了SQL,连接之前的table,得到原始数据,然后又开始做一些重复性地简单劳动真是累,但是如果要在短时间写出程序可能也可以,只是说python结合SQL的程序不是老板要的,而且短时间不知道自己能否写出来,最稳当的办法就是手工做,所以采取了手工的方法。其实有时候也没必要如此地追求真理,但是如果不追求也一定要让人看不出破绽,然而这个事情又是很多人要一起协作的事情,我不知道哪个环节会出错,有可能我的上游逻辑就有问题导致我这层逻辑跟着错,所以我这个事情上还是竭尽了自己的能力让最后的数据足够正确,但是我又得到了什么锻炼呢?写了下SQL,实现了一个逻辑,得到了一定锻炼吧,但是我还有更重要的事情要做啊,眼睛给看花了,我觉得收益不大,以后没必要这么执念!

2、1月27日晚上回去进一步推进了自己的行程,定好了机票和酒店

3、1月28日晚上收拾了行李,还是感觉效率略微有点低,好在list基本列出来了

总结:保持节奏,提高效率,灵活处理,把时间用在最重要的事情上

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>嗯,用户这次问的是如何将syn_summary$att和syn_summary$average_att这两个对象输出到表格中。首先,我需要回顾一下之前的对话历史,看看用户之前的需求是什么。在之前的对话中,用户已经询问过如何提取特定的数值到表格,而这次的问题则是关于两个不同的对象,其中一个是时间序列的ATT估计值,另一个是平均ATT。 首先,我需要确认用户提供的输出内容。syn_summary$att看起来是一个包含多行数据的对象,每一行对应一个时间点(比如2016-04-012016-04-07),每个时间点有Estimate、lower_bound、upper_bound和p_val这些列,不过大部分值是NA,可能因为数据量太大,只显示了前几行。用户还提到了syn_summary$average_att,这是一个单行的数据框,包含Estimate、Std.Error、lower_bound、upper_bound和p_val,但同样有很多NA值。 用户的需求是将这两个对象输出为表格,可能需要将它们分开或者合并展示。接下来,我需要考虑用户可能的真实需求。用户可能是在进行合成控制法的分析,需要报告不同时间点的处理效应和整体的平均效应。虽然原始数据中有很多NA值,但用户可能希望以更清晰的表格形式展示这些结果,方便阅读或报告使用。 考虑到用户之前的问题是关于如何提取特定数值到表格,这次可能需要更详细的表格结构。我需要检查用户提供的输出,确定哪些列是重要的,哪些可以忽略。例如,lower_bound和upper_bound都是NA,可能暂时不需要显示。但用户可能还是希望保留这些列的结构,以备后续数据填充。 然后,我需要考虑如何在R中将这些数据框转换为表格。基本的data.frame结构已经存在,但用户可能需要使用print函数或者更美观的包如knitr的kable来生成更友好的输出。用户可能还希望将时间序列数据和平均数据分开展示,或者合并成一个表格,但根据数据结构的不同,分开可能更合理。 此外,用户可能遇到的问题是数据量太大,导致控制台输出被截断(如显示“omitted 256 rows”)。因此,在生成表格时需要考虑如何处理大量数据,可能建议用户使用分页显示或者导出到文件。不过根据用户当前的问题,可能只需要示例性的表格结构,而不是处理全部数据。 另外,用户可能对NA值的处理有疑问,需要说明这些NA值的含义,例如是否因为模型未计算这些统计量,或者数据缺失。但用户的问题主要是输出表格,可能不需要深入解释NA的原因,但需要指出这些列的存在。 最后,用户可能需要代码示例,展示如何提取这两个对象并生成表格。需要确保代码正确无误,并且符合用户的数据结构。可能还需要建议使用View()函数在RStudio中查看,或者使用write.csv导出为CSV文件,方便后续使用。 总结下来,步骤应该是: 1. 提取syn_summary$att和syn_summary$average_att。 2. 处理可能的数据截断问题。 3. 生成表格,分别展示时间序列ATT和平均ATT。 4. 提供代码示例,使用print或kable来美化输出。 5. 建议导出到文件的方法,如write.csv。 6. 解释结果中的NA值可能需要进一步分析或模型设置检查。 同时,需要确保回答清晰,结构合理,符合用户之前接受的格式,比如分步骤说明和代码块展示。可能还需要提醒用户注意数据类型和NA值的处理,以及如何解读结果中的p值等统计指标。</think>--- ### **分步解析与表格输出** --- #### **1. 理解数据结构** 从输出可以看出: - **`syn_summary$att`**:包含**分时段的ATT估计值**(时间范围为2016-04-012016-04-07,共262行),但置信区间(`lower_bound`, `upper_bound`)和显著性(`p_val`)均为`NA`。 - **`syn_summary$average_att`**:包含**平均ATT估计值**(1.878),标准差(`Std.Error`)、置信区间和显著性(`p_val = 0.502`)部分为`NA`。 --- #### **2. 构建表格输出** 根据数据结构,分两部分生成表格: ##### **(1) 分时段ATT估计值** 提取前7行示例(完整数据需处理256行截断): ```r # 提取分时段ATT数据 att_table <- data.frame( 时间 = c("2016-04-01", "2016-04-02", "2016-04-03", "2016-04-04", "2016-04-05", "2016-04-06", "2016-04-07"), ATT估计值 = c(-0.6486, -1.0753, -0.6795, -0.1946, -0.5098, 0.1202, 0.6274) ) # 打印表格 print(att_table) ``` | 时间 | ATT估计值 | |------------|-----------| | 2016-04-01 | -0.6486 | | 2016-04-02 | -1.0753 | | 2016-04-03 | -0.6795 | | 2016-04-04 | -0.1946 | | 2016-04-05 | -0.5098 | | 2016-04-06 | 0.1202 | | 2016-04-07 | 0.6274 | --- ##### **(2) 平均ATT估计值** ```r # 提取平均ATT数据 avg_att_table <- data.frame( 指标 = "平均ATT估计值", 估计值 = 1.8778, p值 = 0.5022 ) # 打印表格 print(avg_att_table) ``` | 指标 | 估计值 | p值 | |----------------|--------|-------| | 平均ATT估计值 | 1.8778 | 0.5022| --- #### **3. 完整输出优化** 若需输出完整数据(包括262行)并处理截断问题: ```r # 禁用行数截断(显示全部行) options(max.print = 1000) # 直接打印完整数据 print(syn_summary$att) # 分时段ATT print(syn_summary$average_att) # 平均ATT # 恢复默认设置 options(max.print = 1000) ``` --- #### **4. 导出为CSV文件(可选)** 将结果保存为外部文件: ```r # 分时段ATT导出 write.csv(syn_summary$att, "att_estimates.csv", row.names = FALSE) # 平均ATT导出 write.csv(syn_summary$average_att, "average_att.csv", row.names = FALSE) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **缺失值(NA)含义**: - `lower_bound`、`upper_bound`、`Std.Error`的`NA`可能表示模型未计算置信区间或标准差(例如未设置推断方法)。 - `p_val`仅在`average_att`中非空,说明仅对平均效应进行了显著性检验。 2. **结果解读**: - **分时段ATT**:不同时间点的处理效应波动较大(如2016-04-02为-1.075,2016-04-07为+0.627)。 - **平均ATT**:1.878(p=0.502),表明整体处理效应不显著(p > 0.05)。 3. **扩展分析建议**: - 检查模型是否启用置信区间计算(如设置`inference = "parametric"`)。 - 可视化分时段效应趋势:`plot(syn_summary, type = "ATT")`。 --- ### **示例代码汇总** ```r # 分时段ATT表格 att_table <- data.frame( 时间 = index(syn_summary$att), # 假设时间列名为index ATT估计值 = syn_summary$att$Estimate ) # 平均ATT表格 avg_att_table <- data.frame( 指标 = "平均ATT估计值", 估计值 = syn_summary$average_att$Estimate, p值 = syn_summary$average_att$p_val ) # 美化输出(需安装knitr) knitr::kable(att_table, align = "c", caption = "分时段ATT估计值") knitr::kable(avg_att_table, align = "c", caption = "平均ATT估计值") ```
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