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将多行数据合并到一列中
我有一个这样的数据 year Male 1 2011 8 2 2011 1 3 2011 4 4 2012 3 5 2012 12 6 2012 9 7 2013 4 8 2013 3 9 2013 3 我需要将 2011 年的数据分组到一
r
DataFrame
reshape
在 Matlab 中在网格上绘制 3D 条形图
我有一个矩阵 A 包含 50 行和 4 列 并且条目填充有整数 我的兴趣是根据这些数据构建堆叠的 3D 条形图 但是 使用 bar3 A stacked 创建一行 50 个条形图 而我希望将这些条形图绘制在大小为 5 垂直 x 10 水平
MATLAB
grid
reshape
stacked
通过 N 列块重塑 Pandas 数据框列
我有 1 个数据框 其中的列块需要重新调整为行 我尝试使用 stack 和 Melt 但无法找到正确的方法 这是我期望的一个例子 data id a1 a2 a3 a4 year 20 20 19 18 b A 1 2 3 4 b B 5
python
pandas
stack
reshape
melt
重塑/收集功能可创建用于多级分析的数据集
我有一个很大的数据集 其中 240 个病例代表 240 名患者 他们都接受了神经心理学测试并填写了调查问卷 此外 他们的重要其他人 以下简称 代理人 也填写了调查问卷 由于 患者 和 代理 嵌套在 夫妇 中 因此我想在 R 中进行多级分析
r
reshape
melt
multilevel
multilevelanalysis
将 (720, 720) 的 pandas DataFrame 重塑为 (518400, ) 2D 为 1D
我有一个形状为 720 720 2D 的 DataFrame 我想将其转换为一维维度而不更改其值 我该如何使用 Pandas 来做到这一点 Use numpy ravel将 DataFrame 转换为 numpy 数组 np random
python
pandas
reshape
rescale
用于重塑时的 python ravel 与 transpose
我有一个二维数组v v shape M 1 M 2 我想将其重塑为 3D 数组v shape M 2 N 1 N 2 and M 1 N 1 N 2 我想出了以下几行 它们产生相同的结果 np reshape v T reshape tup
python
NumPy
reshape
与 python pandas 中的melt相反
我不知道如何在 python 中使用 Pandas 进行 反向熔化 这是我的起始数据 label type value 0 x a 1 1 x b 2 2 x c 3 3 y a 4 4 y b 5 5 y c 6 6 z a 7 7 z
python
pandas
Pivot
reshape
melt
具有/不同列数的 vec2mat
参考使用不同的起始 结束元素数重塑行 Divakar 提出了一个很好的解决方案 但是 如果列数并不总是相同怎么办 样本运行 gt gt A ans 4 9 8 9 6 1 8 9 7 7 7 4 6 2 7 1 gt gt out out
MATLAB
matrix
reshape
使用pivot_longer将水平格式重塑为长格式
我正在尝试使用之前提供的相同代码将数据重塑为长格式而不是宽格式link但多次尝试修改后还是不行names pattern pre post 我的数据样本是 data1 lt read table text Serial ID pre EDV
r
Pivot
reshape
tidyr
从一组观察结果创建队列式数据框[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我是 R 新手 有一个简单的问题 因为我仍在学习 R 数据操作 管理的风格 我有一段时间内基本临床特征 血压 胆固醇等 观察数据集 每个观察结果都有患者 ID 和日期 但作为单独的行项目输入 像这样的事情 Pat
r
reshape
融合具有列模式的 data.table
我有一个data table看起来像这样 id A1g hi A2g hi A3g hi A4g hi 1 2 3 4 5 我想melt这张表看起来像这样 id time hi 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 4 5 我尝试过这样的
r
dataTable
reshape
reshape2
将没有“timevar”的数据帧从长格式转置/重塑为宽格式
我有一个遵循以下长模式的数据框 Name MedName Name1 atenolol 25mg Name1 aspirin 81mg Name1 sildenafil 100mg Name2 atenolol 50mg Name2 ena
r
reshape
transpose
rfaq
R 中用于面板回归的数据转换
我真的需要你的帮助来解决一个对你来说似乎很容易解决的问题 目前我正在从事一个涉及一些面板回归的项目 我有几个大型 csv 文件 每张最多 1200 万个条目 其格式如所附图片所示 而列 V1 V2 是个体 行 1 2 3 是时间标识符 为了
r
panel
Regression
reshape
按列名称中的前缀排列列
我有一个包含数百列的数据框 这是一个简化的示例 I need to arrange the order of specific columns so they are kept together based on the prefix in
r
tidyverse
reshape
通过多个分组将长形重塑为宽形
我的数据如下所示 Smoker PtNo Day Hour FEV1 timename 1 0 1 1 0 3 26 d1h0 2 0 1 1 2 3 05 d1h2 3 0 1 1 4 3 02 d1h4 4 0 1 1 6 3 27 d
r
reshape
reshape2
将非结构化 csv 文件转换为数据框
我正在学习 R 用于文本挖掘 我有一个 CSV 格式的电视节目表 节目通常从早上 06 00 开始 一直持续到第二天凌晨 05 00 称为播出日 例如 2015 年 11 月 15 日的节目从早上 06 00 开始 到次日凌晨 05 00
r
DataFrame
reshape
将 N 列的数据框转换为两个“堆叠”列的数据框
你好堆栈社区 我正在从事网络分析工作 并且有一个数据重塑问题 我的原始数据以一系列列的形式出现 每列都是 源 和 目标 对 最终的数据框需要由 源 和 目标 两列组成 请注意 这些对是交错的 因为它们的源和目标像在有向网络中一样链接 请参阅
r
DataFrame
reshape
rbind
熊猫从长到宽(未融化或类似?)[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个像这样的融化的长格式数据框 name A A B B varA 1 2 1 2 varB 200 250 200 250 val 4 8 1 0 df pd DataFrame data zip name
pandas
reshape
Python - 在 Pandas DataFrame 中取消嵌套单元格
假设我有DataFrame df a b c v f 3 4 5 v 2 6 v f 4 5 我想制作这个df a b c v f 3 v f 4 v f 5 v 2 6 v f 4 v f 5 我知道如何在 R 中进行这种转换 使用tid
python
pandas
DataFrame
reshape
Python pandas 从长转向宽
我的数据目前采用长格式 下面是一个示例 Stock Date Time Price Year AAA 2001 01 05 15 20 09 2 380 2001 AAA 2002 02 23 10 13 24 2 440 2002 AAA
python
pandas
DataFrame
pivottable
reshape
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