#grepling

[c4tbark]

@murderandjambalaya hey, uh..i have created some ship names! But only the ships that i ship- (some of them sucks so sorry abt that-)

Secred (TSC X RED) - 'SleepyAnimals' or 'SleepingAnimals'

Yellue (YELLOW X BLUE) - 'CookingRedstones', 'CommandNetherwart'

Greple (GREEN X PURPLE) - 'FlyingInstrument', 'MusicalElytra's'

KingNavy (KING X NAVY) - 'AbandonedRoyalty' or 'AbandoningRoyalty'

VicAgent (VICTIM X AGENT) - (None.)

VicSi (VICTIM X MITSI) - (None.)

I Multiship Purple and his fam (+Mitsi, Agent and Vic, and Gold is not getting shipped cus he is AroAce in my AU) but im too lazy or im still thinking abt the ships that i multiship so yeah, its coming soon

Uh..i guess if someone or somebody wants to use some of these ship names, please credit me! :]

[usfrprogramingstudent]

Module 8 Assignment

install.packages("pryr") install.packages("plyr") library(data.table) library(plyr) library(pryr) Student_assignment_6 <- read.table("Assignment 6 Dataset.txt", header = T, sep = ",") Student_assignment_6 StudentAverage <- ddply(Student_assignment_6, "Sex", summarise, Grade.Average = mean(Grade, na.rm = TRUE)) write.table(StudentAverage, "Students_Gendered_Mean.txt", row.names = FALSE) i_students <- subset(Student_assignment_6, grepl("i", Name, ignore.case = TRUE)) write.csv(i_students, "Students_With_i.csv", row.names = FALSE)

[jocelinerios]

LIS 4370: Module #8 HW

For this week's module- we explored input/output, string manipulation, and the plyr package.

In doing the homework, I found that I needed to take additional time to review both string manipulation and the plyr package. As always, I found that there were different approaches to fulfill some tasks, such as sub setting using grep():

Or grepl():

I also experimented with saving a csv in different ways. For example, saving a csv using write.table() function with the manually assigned comma separator:

Or using write.csv():

They all resulted in identical results- so its just a reminder to experiment or not worry about taking one's on approach to these assignments.

GitHub Link: intro-to-r2/Rios_HW8.R at main · JocieRios/intro-to-r2 (github.com)

[rebelmonkeys]

View this post on Instagram

A post shared by REBEL MONKEYS 🇬🇧 (@rebelmonkeys)

Royce Gracie vs Dan Severn UFC 4 . . . . . #ufc #mma #boxing #muaythai #bjj #мма #спорт #нокаут #knockout #sambo #самбист #боец #кудо #grepling #единоборецтв #тайскийбокс #петровка38 #рукопашныйбой #edinoborectv #ippon #kikboxing #самбо #дзюдо #мвд #боевоесамбо #мвдроссии #самбо70 #дгск #бжж #единоборства (at Peterborough)

[jimsjoo]

Matching certain numbers at the end of a string

Matching certain numbers at the end of a string

문자열에서 공통된 부분을 가진 것만 골라내는 것은 역시 정규식 표현이 가장 편리하다. “abc.*(3|11|12)” 는 ‘abc’뒤에 3, 11, 그리고 12중 하나만 오는 경우를 표현한 것이다.“^abc[[:alpha:]]*.*(3|11|12)$” 는 ‘abc’로 문자열이 시작(^)되고 뒤에 알파벳문자([:alpha:])가 올수 있고 , 문자열의 마지막($)은 3, 11, 그리고 12중 하나만 오는 경우를 표현한 것이다. 이러한 정규식표현을 grepl()함수에 넘기면 이것은 TRUE/FALSE 를 이용하여 표현에 맞는지 틀린지만 알려준다. grepl("abc.*(3|11|12)", s) [1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE…

[filmycz21-blog]

© Filmy + Zakleté pírko (2020) Celý Film Online CZ a Zdarma

Sledujte Zde 🎬▶   https://server.dreams47.com/movie/642695/zaklet-prko.html

Aninka žije na statku se dvěma nafoukanými sestrami, kterým musí sloužit. Jednoho dne najde pírko, jehož pomocí si přivolá prince Vítka, zakletého do ptačí podoby. Když zlé sestry zjistí, že se Aninka schází s pohledným mladíkem, pírko j�� vezmou, zničí a Vítek zmizí. Jedinou možností, jak zlomit prokletí, je, že ho Aninka najde kdesi ve světě. A tak se dívka vydává na cestu za záchranou svého milého. Jejím průvodcem se stává vodník, jehož na počátku putování zachrání před zlým sedlákem. Společně prožijí řadu dobrodružství i legrace. A přestože vodnická kouzla dokáží Anince pomoci, jak k uzdravení nemocných, tak na obranu proti loupežníkům, k záchraně Vítka bude potřeba především pravá láska

Režie: Zdeněk Troška Scénář: Marek Kališ, Zdeněk Troška Kamera: David Ployhar Hudba: Miloš Krkoška Hrají: Anastasia Chocholatá, Sara Sandeva, Lukáš Pavlásek, Šárka Vaculíková, Lucie Polišenská, Marek Lambora, Václav Svoboda, Martin Stránský, Dana Syslová, Jitka Smutná, Petr Urban, Jakub Volák, Václav Duchek, Andrea Hoffmannová, Michal Miki Grepl, Ladislav Dostál, Antonín Mašek, Jiří Bláha, Aneta Procházková, Viktorie Kožíšková, Zuska… (více) (další profese)

Zakleté pírko online bombuj, Zakleté pírko online cely film, Zakleté pírko online ke shlednuti, Zakleté pírko cz dabing online ke shlednuti, Zakleté pírko online, Zakleté pírko online film cz, Zakleté pírko Bombuj, Zakleté pírko bombuj cz, Zakleté pírko online ke shlédnutí, Zakleté pírko celý film cesky, Zakleté pírko celý film zdarma ke shlédnutí, Zakleté pírko celý film cz dabing, Zakleté pírko zkouknito, Zakleté pírko sleduj filmy, Zakleté pírko online cz titulky, Zakleté pírko Filmové Novinky, Zakleté pírko celý film Cesky, Zakleté pírko Filmové premiéry, Zakleté pírko celý film cz dabing, Zakleté pírko zkouknito, Zakleté pírko sleduj filmy, Zakleté pírko online cz titulky, Zakleté pírko Program filmy, Zakleté pírko CZ HD Film o filmu, Zakleté pírko CZ dabing, Zakleté pírko premiéra, Zakleté pírko online cz, Zakleté pírko online cz dabing, Zakleté pírko Zadarmo, Zakleté pírko Celý Film, Zakleté pírko Titulky, Zakleté pírko nový film, Zakleté pírko DVD filmy, Zakleté pírko Blu-ray filmy, Zakleté pírko 3D filmy, Zakleté pírko online bombuj, Zakleté pírko online cely film, Zakleté pírko online ke shlednuti, Zakleté pírko cz dabing online ke shlednuti, Zakleté pírko online, Zakleté pírko online film cz, Zakleté pírko Bombuj, Zakleté pírko bombuj cz, Zakleté pírko online ke shlédnutí, Zakleté pírko celý film Cesky, Zakleté pírko celý film zdarma ke shlédnutí, Zakleté pírko celý film cz dabing, Zakleté pírko zkouknito, Zakleté pírko sleduj filmy, Zakleté pírko online cz titulky,

[fight-sports-blog]

🔥🔥🔥 НОВИНКИ 🔥🔥🔥 ⚡🏆 Спортивная одежда для всех видов единоборств ПО САМЫМ ВЫГОДНЫМ ЦЕНАМ🏆⚡ ✅ Super качество( трикотаж). Все логотипы ВЫШИТЫЕ ✅ fightsports.com.ua - ДЛЯ ЛУЧШИХ! Viber/WhatsApp/direct +380963418831 #sport #sports #mmafighter #mms #UFC #ufcgym #mixfight #панкратион #free_fight #kickboxing #boxing #kiokushin #muaythai #muaythaifighter #Кикбоксинг #бокс #киокушинкай #mma #sambo #fightnights #fights #fighter #греплинг #grepling #кроссфит #crossfitter #champion #sportgirl #sportman

[rahul-tech]

Check whether a character or a sequence is present in a string or not

To check the presence of a character or sequence of characters in a string, one can use the grepl keyword. CODE myStr <- "Rahul" grepl('D', myStr) grepl('H', myStr) grepl('h', myStr) OUTPUT FALSE FALSE TRUE CODE myStr <- "The sky is blue and its a lovely day" grepl('blue', myStr) grepl('blue1', myStr) OUTPUT TRUE FALSE

[blipblorpsnork]

Me, trying to make as little noise as possible after tearing an entire branch out of the grape bag at 2:23 am: grep grep grep grel vrel grep grep grep grepl grip grop grep

[goalhofer]

2023 World Baseball Classic Czech Republic Roster

Pitchers

#1 Michal Kovala (Šipky Ostrava/Ostrava)

#7 Tomáš Duffek (Orli Praha/Prague)

#8 Jan Tomek (Buchbinder Legionäre Regensburg/Frýdek-Místek)

#13 Martin Schneider (Draci Brno/Olomouc)

#14 Filip Čapka (Draci Brno/Brno)

#15 Marek Minařík (Tempo Praha/Louny)

#18 Jeff Barto (Třebíč Nukleární/Boise, Idaho)

#23 Daniel Padyšák (Charleston Southern University Buccaneers/Prague)

#34 Jan Novák (Sokol Hluboká/Prague)

#35 Ondřej Satoria (Šipky Ostrava/Ostrava)

#43 David Mergans (Milano B.C./Brno)

#57 Jake Rabinowitz (Tempo Praha/New York, New York)

#60 Lukáš Hlouch (Hroši Brno/Třebíč)

#63 Lukáš Ercoli (Hroši Brno/Roudnice)

#70 Boris Večerka (Reno Aces/Brno)

#97 Marek Krejči��ík (Hroši Brno/Brno)

Catchers

#32 Daniel Vavruša (Heidenheim Heideköpfe/Prague)

#55 Martin Červenka (Orli Praha/Prague)

Infielders

#2 Jakub Hajtmar (Draci Brno/Brno)

#4 Eric Sogard (free agent/Phoenix, Arizona)

#5 Willie Escala (Sussex County Miners/Miami, Florida)

#16 Filip Smola (Tempo Praha/Prague)

#31 Milan Prokop (Draci Brno/Brno)

#40 Jakub Kubica (Šipky Ostrava/Ostrava)

#74 Vojtěch Menšík (Hroši Brno/Brno)

#99 Petr Zýma (Orli Praha/Prague)

Outfielders

#20 Arnošt Dubový (Draci Brno/Brno)

#30 Jakub Grepl (Šipky Ostrava/Ostrava)

#33 Matěj Menšík (Technika Brno/Brno)

#49 Martin Mužík (Sokol Hluboká/České Budějovice)

#73 Marek Chlup (Orli Praha/Turnov)

Coaches

Manager Pavel Chadim (Český Baseball/Prague)

Hitting coach Alex Derhak (Bonner Hauptstädte/Elmira, New York)

Pitching coach John Hussey (Melbourne Aces/Mornington, Australia)

Bullpen coach Dušan Randák (Český Baseball/Prague)

Catching coach David Nevěřil (Tempo Praha/Prague)

1B coach Mike Griffin (Český Baseball/Corpus Christi, Texas)

3B coach David Winkler (Draci Brno/Brno)

Quality control coach Joe Truesdale (Šipky Ostrava/Sacramento, California)

[digyourowndirt-blog]

20 most common words in A. C. Doyle’s works.

English works only. Didn’t manage to fully xkcd the plot. 

books<-gutenberg_metadata %>%

+     filter(author == "Doyle, Arthur Conan", language=="en", has_text == TRUE)

books_id<-books %>% select(gutenberg_id)

anyDuplicated(books_id)

books_full<-gutenberg_download(books_id)

#grepl("Produced by\\.", books_full$text) -- not needed

books_tidy <- books_full %>% unnest_tokens(word, text)

data("stop_words")

books_tidy <- books_tidy %>% anti_join(stop_words)

books_tidy %>% count(word, sort=TRUE) %>% top_n(20) %>% mutate(word = reorder(word, n)) %>% ggplot(aes(x = word, y = n)) + geom_col(fill = "red", colour = "black") + xlab(NULL) + coord_flip() + theme_xkcd()

[drazen-katic]

#humanitarnaIzlozba Nada Grepl, ULAK Karlovac www.lbs2014.blogspot.de (hier: Pučko Otvoreno Učilište Duga Resa) https://www.instagram.com/p/CULVrsQrsfS/?utm_medium=tumblr

[d-janney]

Assignment 8

Given the dataset “Assignment 6 Dataset.txt” to work with, this assignment will look at input/output, string manipulation, and the plyr package.

First step, download the dataset from Canvas and import it into RStudio. I imported it by way of File > Import Dataset > From Text (base) and selected the downloaded .txt file. The file may also be imported through the Environment. I renamed the dataset to “Assignment.8.Dataset” upon importing to be consistent with the current assignment number.

Here is what the dataset looks like:

Then, I selected the plyr package in RStudio. I also elected to use dplyr.

Now I want to find the mean grade and age by sex. Given the example code:

StudentAverage = ddply(Student,"Sex",transform,Grade.Average=mean(Grade))

I adjusted the above code to fit my data names:

A column is added at the end of the original dataset to include the new Grade.Average and Age.Average. I put the two dataframes side by side to show the output and their similarities:

These dataframes can be saved as files by applying write.table():

These files were saved to My Documents and could be seen and accessed from the Files tab in RStudio.

The next step in the assignment is to filter the original dataframe to include only rows with names that includes the letter “I/i” and write the dataframe to file and CSV.

I would like to note subset() and grepl() as arguments given in an example for me to use, but I needed to further understand them so I looked to the RStudio Help tab. Subset() returns subsets of vectors, matrices or dataframes which meet conditions. Grepl() searches for matches of its argument’s pattern (also, grepl() is a variant of grep() that is used for list objects). In my head I see:

Subset #returns table of#(DataToUse, grepl#looks for pattern of __#(Pattern, DataToUse$LookForPatternHere))

It makes sense to me.

I have also been working through lessons in R on Codecademy and just finished with aggregating data with the dplyr package. I was curious to apply what I have practiced with dplyr to this assignment.

Here’s what the dataframes look like:

I think it’s an interesting comparison. 

View my codes on Github. I also uploaded the dataset used,

[fight-sports-blog]

🔥🔥🔥 НОВИНКИ 🔥🔥🔥 ⚡🏆 Спортивная одежда для всех видов единоборств ПО САМЫМ ВЫГОДНЫМ ЦЕНАМ🏆⚡ ✅ Super качество( трикотаж). Все логотипы ВЫШИТЫЕ ✅ fightsports.com.ua - ДЛЯ ЛУЧШИХ! Viber/WhatsApp/direct +380963418831 #sport #sports #mmafighter #mms #UFC #ufcgym #mixfight #панкратион #free_fight #kickboxing #boxing #kiokushin #muaythai #muaythaifighter #Кикбоксинг #бокс #киокушинкай #mma #sambo #fightnights #fights #fighter #греплинг #grepling #кроссфит #crossfitter #champion #sportgirl #sportman

[batdongsan888]

Chiến lược thấu hiểu người Việt của thương hiệu gia dụng châu Âu

Elmich đầu tư mạnh vào R&D, tìm cách hóa giải "định kiến giá cao" khiến người Việt e ngại các thương hiệu ngoại.

Tập đoàn sản xuất và kinh doanh đồ gia dụng từ Cộng hòa Séc vừa công bố kết quả kinh doanh tại Việt Nam, với tổng doanh thu khoảng 800 tỷ đồng, tăng 30% so với 2018. Tốc độ tăng trưởng bình quân sau 10 năm hoạt động đạt 25 đến 35%.

Thị trường hàng gia dụng tại Việt Nam là một trong những mảnh đất màu mỡ. Theo thống kê của Bộ Công Thương năm 2017, sức chi cho hàng gia dụng tại thị trường Việt Nam chiếm khoảng 9% tổng gói tiêu dùng cá nhân. Trong 11 nhóm ngành hàng chính, nhóm hàng gia dụng đứng thứ tư về quy mô tiêu dùng, vào khoảng 13 tỷ USD.

Theo ông Milan Novosad - Phó Tổng giám đốc Tập đoàn Elmich châu Âu, trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các thương hiệu gia dụng trong nước lẫn ngoại nhập, Elmich vẫn duy trì tốc độ tăng trưởng cao, gần gấp đôi so với tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành gia dụng nói chung. Hiện Elmich có mạng lưới phân bố rộng khắp, với 10 showroom, nằm trên kệ hầu hết các trung tâm thương mại, siêu thị và cửa hàng gia dụng.

Đóng góp quan trọng vào kết quả này, theo đại diện Elmich, đến từ chiến lược thấu hiểu người tiêu dùng nội địa của thương hiệu ngoại.  

Bộ sản phẩm nhà bếp từ Elmich.

Có mặt tại Việt Nam năm 2011, Elmich định vị theo hướng "sản phẩm tiêu chuẩn châu Âu", tập trung vào phân khúc trung và cao cấp. 

"Trước đây, người tiêu dùng Việt Nam còn e ngại bởi suy nghĩ đồ châu Âu chắc phải đắt tiền", đại diện Elmich nhớ lại. "Cảm giác về giá" chính là bài toán của Elmich trong thời điểm đó. Những sản phẩm phân khúc cao cũng gây cảm giác sang trọng quá mức, không gần gũi với người nội trợ.

Tìm lời giải cho câu hỏi: "Làm thế nào để phá bỏ rào cản, đưa Elmich đến gần hơn với khách hàng", Elmich đẩy mạnh nghiên cứu thị trường. Tập đoàn cơ cấu lại sản phẩm, đa dạng hóa về cả mẫu mã và phân khúc, nhưng giữ nguyên giữ chất lượng.

"Elmich đi sâu tìm hiểu đời sống, văn hóa và nhu cầu của người Việt, từ đó đưa ra những sản phẩm đáp ứng đúng nhu cầu thực tế ở một thiết bị gia dụng", ông Milan Novosad chia sẻ.

Để xóa bỏ cảm giác cách biệt, Elmich xây dựng chiến lược truyền thông đánh vào cảm xúc, thông qua chiến dịch tôn vinh người phụ nữ, tư vấn thực phẩm an toàn cho sức khỏe... Những sản phẩm đồ gia dụng thoát khỏi tính vật lý khô khan để truyền cảm hứng, đem lại niềm vui, sự sáng tạo trong căn bếp.

Chất lượng chuẩn châu Âu cũng là yếu tố Elmich khai thác mạnh để chiếm được thiện cảm từ người tiêu dùng. Theo đó, những sản phẩm thương hiệu này đều đạt các chứng nhận Tiêu chuẩn Chất lượng châu Âu, công nhận bởi Viện Kiểm định An toàn Thực phẩm Cộng hòa Séc, chinh phục các thị trường khó tính. 

"Elmich chỉ sử dụng các nguyên vật liệu tự nhiên, thân thiện môi trường, không độc hại, chất lượng đạt tiêu chuẩn của châu Âu", ông Milan Novosad - Phó Tổng giám đốc Tập đoàn Elmich châu Âu cho biết.

Những sản phẩm từ Elmich đem lại cảm hứng trong căn bếp.

Nhận định thị trường đồ gia dụng Việt Nam ngày càng sôi động với nhiều thương hiệu đa dạng về mẫu mã và giá thành, đại diện Elmich khẳng định, việc thấu hiểu khách hàng, tìm ra những hướng đi mới là yếu tố sống còn.

"Sự thấu hiểu không chỉ giúp thương hiệu tạo nên dấu ấn, sự khác biệt và lợi thế riêng, tìm ra hướng đi để phát triển lớn mạnh, mà còn dành được niềm tin yêu và thiện cảm của người tiêu dùng", đại diện Elmich khẳng định.

Ông Vítězslav Grepl - Đại sứ Cộng Hòa Séc tại Việt Nam cho biết: "Elmich là một niềm tự hào của CH Séc trong ngành đồ gia dụng tại Việt Nam".

Tập đoàn sản xuất và kinh doanh đồ gia dụng Elmich ra đời tại Ostrava, Cộng hòa Séc năm 1995. Sau 24 năm, thương hiệu Elmich dần phủ sóng toàn cầu, có mặt tại các nước châu Âu như Ba Lan, Slovakia, Đức, Áo, Hungari... và nhiều thị trường khác như Mỹ, Mexico, Hong Kong, Myanmar... 

Elmich có mặt tại Việt Nam từ năm 2011. Năm 2015, Elmich đưa nhà máy sản xuất hàng gia dụng tại tỉnh Hà Nam vào hoạt động, cung cấp hơn 100 dòng sản phẩm cho thị trường trong nước và xuất khẩu sang châu Âu.

Phong Vân

[szarki9]

R intro part 2

Hi there again,

part 2 of R intro summary :)

other handy functions:

lapply - returns a list of the same length as X, each element of which is the result of applying FUN to the corresponding element of X.

sapply – returns vector, matrix or array of output from applying FUN to elements of X, more user-friendly then lapply.

vapply – tries to generate named array, has a pre-specified type of return value, so it can be safer (and sometimes faster) to use

seq, rep, sort, rev – reverse the elements, append – merge vectors, is.* – check the class of R object, as.* – convert an R object from one class to another, unlist – flatten list to a vectors

REGULAR EXPRESSIONS! – is a sequence of characters that define a search pattern.

grepl - true if a pattern is found, grep - vector of indices of the character strings that contain the pattern, in sub and gsub you can specify a replacement argument, sub only first match, gsub all the matches.

Date and POSIXct objects –

dyplr: arrange – in descending or ascending order, filter , mutate – adding new column out of the rest

ggplot2: ggplot, facet_wrap – wraps a 1d sequence of panels into 2d, expand_limits

different plots with ggplot2: + geom_col -bar plot, geom_point - points, geom_line, geom_histogram, geom_boxplot

LOADING DATA INTO R

Utils package:

read.csv, read.delim – from txt files, read.table, which.min, which.max – returns an index of min or max value in the column, in read.delim for example you can add column names and column classes

readr library:

read_csv, read_tsv – tsv files, read_delim

collectors – are used to pass information about how to interpret values in a column; col_integer, col_factors

data.table library:

fread – same as read.table, but extremely fast and easy

readxl library:

excel_sheets – prints out names of the sheets in excel, read_excel – imports excels as tbl_df, tbl, data.frame,

gdata library:

read.xls – converting excel files to csv and then reading csv files using read.csv,

XLConnect library:

loadWorkbook – a bridge between Excel file and R session, getSheets – list of sheets, readWorksheet – importing the sheet into a data frame, createSheet – create a new sheet, writeWorksheet – adding data frames to a sheet, saveWorkbook – store adapter excel file, renameSheet, removeSheet

DBI library:

dbConnect – MySQLConnection, dbListTables – list of the tables in db, dbReadTable, dbGetQuery – using query to get data from a database table, dbDisconnect

dbSendQuery, then dbFetch – fetching results of executing a query, gives the ability to fetch the query’s result in chunks rather than all at once, dbClearResult – frees the memory

Importing flat files from the web: using readr library, read_csv or read_tsv with url address.

Downloading files from the web: readxl and gdata libraries, read.xls(gdata) and then download.file or read_excel (readr).

Downloading .RData files, download.file first and then load it into the workspace with load.

httr library:

GET – to get request from the web, in result we get the response object, that provides easy access to the status code, content-type, and actual content, using content we can extract the content, and we can define what object we want to retrieve: raw object, R object (list) or a character vector.

JSON files: first GET, then content as text but we can also use jsonlite library and use fromJSON to convert character data into a list, we can pass an object as an argument or URL, we can convert data to JSON file using toJSON, prettify makes JSON files pretty and minify makes in as concise as possible.

haven library:

read_sas for SAS

read_dta for STATA, columns are imported as a labeled vector and in order to change it for R format we need to use as_factor function and then we can convert it for the wanted data type.

read_sav or read_por for SPSS, also labeled class and we need to change it to other standard R class.

foreign library:

Simple functions to import STATA data and SPSS - read.dta for STATA, read.spss for SPSS.

thanks, wait for more!

szarki9