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我有以下数据集:
my.data <- read.table(text = '
ID tmc_code wDay time_category TTTR
1 121-04711 weekday Afternoon 1.1
2 121-04711 weekend Evening 1.3
3 121-04711 weekday Morning 1.1
4 121-04712 weekend Afternoon 1.101626016
5 121-04712 weekday Evening 1.281124498
6 121-04712 weekday Morning 1.080645161
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
my.data
#result
# tmc_code wDay TTTR_afternnon TTTR_Evening TTTR_Morning
# 121-04711 weekday 1.1 1.3 NA
# 121-04711 weekend NA NA 1.1
# 121-04712 weekday NA 1.281124498 1.080645161
# 121-04712 weekend 1.101626016 NA NA
w.my.data <- reshape(my.data, idvar = "tmc_code", timevar = "time_category", direction = "wide")
最佳答案
您可以使用 reshape2 包:
> reshape2::dcast(my.data, tmc_code + wDay ~ paste("TTTR", time_category, sep="_"))
Using TTTR as value column: use value.var to override.
tmc_code wDay TTTR_Afternoon TTTR_Evening TTTR_Morning
1 121-04711 weekday 1.100000 NA 1.100000
2 121-04711 weekend NA 1.300000 NA
3 121-04712 weekday NA 1.281124 1.080645
4 121-04712 weekend 1.101626 NA NA
reshape
同样,这也给出了有关此处忽略的 ID 变化的有用警告:
> reshape(my.data, idvar = c("tmc_code", "wDay"), timevar = "time_category", v.names = "TTTR", direction = "wide")
ID tmc_code wDay TTTR.Afternoon TTTR.Evening TTTR.Morning
1: 1 121-04711 weekday 1.100000 NA 1.100000
2: 2 121-04711 weekend NA 1.300000 NA
3: 4 121-04712 weekend 1.101626 NA NA
4: 5 121-04712 weekday NA 1.281124 1.080645
Warning message:
In reshapeWide(data, idvar = idvar, timevar = timevar, varying = varying, :
some constant variables (ID) are really varying
关于 reshape 但扩展 R 中的数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52768640/
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
我无法清楚地理解theano的reshape。我有一个形状的图像矩阵: [batch_size, stack1_size, stack2_size, height, width] ,其中有 s
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
这是原始数据 a=[[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]] 我想把它转换成这样的格式: b=[[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] a
我目前正在学习 CS231 作业,我意识到一些令人困惑的事情。在计算梯度时,当我第一次 reshape x 然后得到转置时,我得到了正确的结果。 x_r=x.reshape(x.shape[0],-1
这个问题在这里已经有了答案: Reshaping multiple sets of measurement columns (wide format) into single columns (lon
我有一个包含超过 1500 列的宽格式数据集。由于许多变量都是重复的,我想将其 reshape 为长形式。然而,r 抛出一个错误: Error in guess(varying) : Failed
我有一个长格式的数据框狗,我正在尝试使用 reshape() 函数将其重新格式化为宽格式。目前看起来是这样的: dogid month year trainingtype home scho
这个问题在这里已经有了答案: how to reshape an N length vector to a 3x(N/3) matrix in numpy using reshape (1 个回答)
我对 ndarray.reshape 的结构有疑问.我读过 numpy.reshape()和 ndarray.reshape是 python 中用于 reshape 数组的等效命令。 据我所知,num
所以这是我的麻烦:我想将一个长格式的数据文件改成宽格式。但是,我没有唯一的“j”变量;长格式文件中的每条记录都有几个关键变量。 例如,我想这样做: | caseid | gender | age |
Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。 例如: 输入
我有一个形状为 (1800,144) 的数组 (a) 其中 a[0:900,:] 都是实数,后半部分数组 a[900:1800,:] 全部为零。我想把数组的后半部分水平地放在前半部分旁边,然后将它们推
我有一个如下所示的数组: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2
我正在创建一个 tf.Variable(),然后使用该变量创建一个简单的函数,然后我使用 tf.reshape() 展平原始变量,然后我在函数和展平变量之间使用了 tf.gradients()。为什么
我有一个名为 data 的数据框,我试图从中识别任何异常价格。 数据框头部看起来像: Date Last Price 0 29/12/2017 487.74 1 28/
我有一个 float vec 数组,我想对其进行 reshape vec.shape >>> (3,) len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
tl;dr 我可以在不使用 numpy.reshape 的情况下将 numpy 数组的 View 从 5x5x5x3x3x3 reshape 为 125x1x1x3x3x3 吗? 我想对一个体积(大小
set.seed(123)data <- data.frame(ID = 1:10, weight_hus = rnorm(10, 0, 1),
我是一名优秀的程序员,十分优秀!