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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
将 pandas 的宽变长
假设我在 pandas 中有以下数据框 AA BB CC date 05 03 1 2 3 06 03 4 5 6 07 03 7 8 9 08 03 5 7 1 我想将其转换为以下内容 AA 05 03 1 AA 06 03 4 AA 0
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python3x
pandas
DataFrame
melt
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
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
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pandas
reshape
melt
熊猫从长到宽
使用 pandas 我想将长数据帧转换为宽数据帧 但通常pivot方法没有我需要的那么灵活 这是长数据 raw sample 1 1 1 1 2 2 3 3 3 3 gene G1 G2 G3 G3 G1 G2 G2 G2 G3 G3 ty
python
pandas
casting
melt
如何对熔化的数据帧进行零归一化?
假设我有这个熔化的 data frame molten lt data frame gene c a1 b1 a1 b1 a1 b1 count c 3 4 5 2 6 7 condition c A A B B C C gene coun
r
DataFrame
melt
将具有两列的 data.frame 重塑为具有数据的多列 (R)
这是一个微不足道的问题 但我到目前为止还找不到答案 我想将数据框列 年份 拆分为一组新列 每年列名称及其下方的后续数据 Year FQ 1975 3 156 1975 8 980 1977 10 304 1977 7 861 1979 4
r
casting
DataFrame
reshape
melt
想要将唯一值转换为第一/第二/第三变量
我有一个数据集样本 需要转换为宽格式 但我有一个特定问题 尚未在 StackOveflow 上看到解决 我想用来制作长数据集的列对于每一行都有唯一的值 但我想创建一个新的数据集 以便每个 idvar 的 n 个属性有 n 个变量 我需要转换
r
casting
reshape
melt
使用 reshape2 将两组柱从宽形式熔化为长形式[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我正在尝试使用以下方法将时变预测器添加到长格式数据帧中reshape2 melt但我想知道是否有更快的方法 这是广泛形式的玩具数据 在不同访问 时间点采取三种结果变量测量 会话 1 会话 2 和会话 3 对于每个
r
reshape2
melt
子串上的熔化和合并 - Python 和 Pandas
我有数据 其中有类似的数据 id name model ms bp1 cd1 sf1 sa1 rq1 bp2 cd2 sf2 sa2 rq2 1 John 23984 1 23 234 124 25 252 252 62 194 234 2
python
pandas
MERGE
melt
如何融化 pandas 数据框?
On the pandas questions tagged pandas标签 我经常看到用户询问有关在 pandas 中融化数据框的问题 我将尝试针对这个主题进行规范的问答 自我回答 我要澄清一下 什么是熔化 如何使用熔体 什么时候使用熔
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pandas
DataFrame
melt
pandasmelt
如何strsplit数据框列并相应地复制行? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个像这样的数据框 gt df lt data frame Column1 c id1 id2 id3 Column2 c text1 text2 text3 text4 text5 text6 Column
r
split
DataFrame
reshape2
melt
如何在 tidyr 中使用 Gather_ 和变量
我将 tidyr 与闪亮一起使用 因此需要在 tidyr 操作中利用动态值 然而 我在使用 Gather 时遇到了麻烦 我认为它是为这种情况设计的 下面的最小示例 library tidyr df lt data frame name le
r
melt
tidyr
Pandas 数据框使用列作为行(融化)
我知道 这个问题已经被问过好几次了 但我没有设法根据已经问过的问题构建我的解决方案 DF 我有 id country series name 2015 2016 2017 0 saudi fertility rate 1 2 2 1 sau
python
pandas
melt
R - 将多列绘制为 x 轴上的年份,将行绘制为不同的线
这是我的数据框 2010 2011 2012 2013 2014 2015 A 0 100 164 75 154 110 B 71 77 136 58 138 136 C 0 0 132 53 83 0 我想制作一个折线图 其中年份沿 x
r
plot
ggplot2
melt
lineplot
分离数据框列中的值并融化
我有一个数据框 我想在其中分隔 Client ID 列中的值并融化 因此每一行都包含一个 Client ID 以及相应的 Account Name 和所有者 gt head df Account Owner Account Name Cli
r
split
melt
R:将宽格式转换为具有多个3个时间段变量的长格式[重复]
这个问题在这里已经有答案了 抱歉 如果这是一个简单的问题 但我在搜索后找不到简单的解决方案 我对 R 相当陌生 并且在使用 Melt reshape2 或 Gather tidyr 函数将宽格式转换为长格式时遇到问题 我正在使用的数据集包含
r
dplyr
reshape2
tidyr
melt
从宽到长返回空输出 - Python 数据框
我有一个数据框 可以从下面给出的代码生成 df pd DataFrame person id 1 2 3 date1 12 31 2007 11 25 2009 10 06 2005 val1 2 4 6 date2 12 31 2017
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python3x
pandas
DataFrame
melt
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
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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
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