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如何reshape()numpy中奇数行和偶数行的总和
示例1 a np array 1 11 111 2 22 222 3 33 333 4 44 444 5 55 555 6 66 666 7 77 777 8 88 888 gt gt gt a array 1 11 111 2 22 22
python
python3x
NumPy
reshape
在 Reshape Cast() 中使用来自 Shiny Widget 的输入
我试图在我闪亮的网络应用程序中创建一种数据透视表 用户可以在其中选择他们想要相互转换的变量 我发现的问题是 当我尝试将强制转换与 输入 列 一起使用时 我得到以下信息 错误 强制转换公式包含在熔融数据中找不到的变量 输入 列 input c
r
shiny
reshape
如何在 MATLAB 中调整矩阵大小?
假设我有一个1 by 12矩阵 我想将其调整为4 by 3矩阵 我怎么能这样做呢 我当前的解决方案有点丑陋 for n 1 length mat 3 out n 1 3 mat n 1 3 1 n 1 3 3 end 有一个更好的方法吗 r
MATLAB
matrix
reshape
快速/优雅地结合多对柱子
是否有一种优雅 fastR 的方式来组合 data frame 中的所有列对 例如 使用mapply and paste 我们可以转动这个data frame mydf lt data frame a 1 letters a 2 26 1
r
reshape
dplyr
tidyr
减少重塑的计算时间
我有以下数据集 我想将其从宽格式重塑为长格式 Name Code CURRENCY 01 01 1980 02 01 1980 03 01 1980 04 01 1980 Abengoa 4256 USD 1 53 1 54 1 51 1
performance
r
reshape
如果我的分组变量是一个因素,如何生成按组汇总统计数据?
假设我想获得数据集的一些汇总统计数据mtcars 基础 R 版本 2 12 1 的一部分 下面 我根据汽车的发动机气缸数对汽车进行分组 并取其余变量的每组平均值mtcars gt str mtcars data frame 32 obs o
r
apply
plyr
reshape
在 R 中使用具有不均匀长度变量的熔化/铸造
我正在处理一个想要旋转的大型数据框 以便列中的变量成为顶部的行 我发现 reshape 包在这种情况下非常有用 除了强制转换函数默认为 fun aggregate length 之外 大概这是因为我是按 案例 执行这些操作 并且测量的变量数
r
casting
reshape
melt
如何使用重塑包重塑此数据框[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个相当大的数据框 结构如下 id x1 x2 x3 y1 y2 y3 z1 z2 z3 v 1 2 4 5 10 20 15 200 150 170 2 5 2 3 7 6 25 35 40 300 350
r
reshape
以 Fortran 连续顺序重塑 numpy.array
我有一个如下所示的数组 from numpy import a array 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我想得到如下结果 1 4 7 2 5 8 3 6 9 因为我有一个很大的数组 所以我需要一种有效的方法来做到这一点 最好就地重塑
python
Arrays
NumPy
reshape
使用 R 将数据框中的一列重塑为多列[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个如下所示的数据库 start lt as POSIXct 2012 01 15 interval lt 60 end lt start as difftime 31 units days date lt
r
datetime
reshape
重塑数据以将列值拆分为列
df lt data frame animal c dog dog cat dog cat cat hunger c 0 1 1 0 1 1 我有一个像上面这样的数据框 有两列 一列包含类别 另一列包含二进制数据 我希望重塑数据框 将类别
r
dplyr
reshape
每个 id 单行到每个 id 多行
我想根据给定的时间间隔将观察结果从每个 id 单行扩展到每个 id 多行 gt dput df structure list id c 123 456 789 gender c 0 1 1 yr start c 2005 2010 2000
r
DataFrame
dplyr
reshape
melt
如何将 data.table 融入人年中,并将年份后缀作为变量列?
我有一个 data table 看起来像 PID vara90 vara91 vara92 vara93 varb90 varb91 varb92 varb93 1 1 2 1 45 77 Str1 Str3 Str3 Str1 2 2 6
r
dataTable
reshape
Python pandas 将数据融合到多个列和另一列中的列名称
我有一个数据框 我想将数据融合到多个目标列中 我使用的下面的代码 grp2 pd lreshape grp1 cols groupby cols str split str 1 sort values ACCT NAME 上面的行我丢失了列
python
pandas
reshape
melt
使用 numpy 将 csv 加载到二维矩阵中进行绘图
鉴于此 CSV 文件 A B C D E F timestamp 611 88243 9089 5601 5133 0 864 07514 1715 37476 765 22777 1 291111964948E12 611 88243 9
python
Arrays
csv
NumPy
reshape
使用重复列重塑数据
我正在尝试使用重塑来重组我的数据集 这是我的数据的一个子集 它是一个 16 X 198 数据框 每个奇数列都是 16 年的列表 偶数列具有不同国家 地区的值 Algeria x Algeria y Argentina x Argentina
r
reshape
将长格式转换为宽格式
id lt c 1 8 1 8 age1 lt c 7 5 6 7 8 6 9 5 8 7 6 3 9 5 age2 lt age1 round runif 1 1 3 1 age lt c age1 age2 tanner lt samp
r
reshape
PANDAS 中每第 n 行转置一列中的数据
对于一个研究项目 我需要将网站上每个人的信息处理成一个 Excel 文件 我已将网站上所需的所有内容复制并粘贴到 Excel 文件中的单个列中 然后使用 PANDAS 加载该文件 然而 我需要水平地呈现每个人的信息 而不是像现在这样垂直地呈
python
pandas
DataFrame
reshape
transpose
Python 将 3d 数组重塑为 2d
我想将 numpy 数组重塑为所描绘的形状 从 3D 变为 2D 不幸的是 顺序不正确 假设有一个 numpy 数组 1024 64 100 并希望将其转换为 1024 100 64 有人知道如何维持秩序吗 我有一个样本数据 data 0
python
NumPy
reshape
r 将列数未知的长数据整形为宽数据
我确信这是微不足道的 但我找不到如何做到这一点 我有一个数据框 其中有个人 每个人都可以有多个属性 并且每个属性都以多种方式分类 目前它是长条形的 记录看起来像这样 示意性的形式 实际上有点复杂 IndividualID Property
r
reshape
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