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这应该是一个简单的练习 reshape2
在 R 中打包,但不知何故我没有看到它。
假设我有数据:
df <- data.frame(A = rnorm(4), B = rnorm(4))
看起来像:
A B
1 2.3729531 -0.9252266
2 0.9848229 -0.1152347
3 2.1234409 0.9035180
4 -0.5771637 1.2755104
long_form <- melt(df)
看起来像
variable value
1 A 2.3729531
2 A 0.9848229
3 A 2.1234409
4 A -0.5771637
5 B -0.9252266
6 B -0.1152347
7 B 0.9035180
8 B 1.2755104
如何转换 long_form
回df
?
我可以通过先添加另一列来做到这一点,
long_form = data.frame(id = c(1:4, 1:4), long_form)
dcast(long_form, id ~ variable)
然后删除 id 列以恢复 df
;但似乎我应该能够在不显式添加 id 列来索引复制 A 和 B 的情况下执行此操作。
最佳答案
你可以做
dcast(melt(df), 1:4 ~ variable)
稍微短一些。
关于用 melt 和 acast 按索引 reshape ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16722117/
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这个问题在这里已经有了答案: 9年前关闭。 Possible Duplicate: Error: could not find function … in R 我找到了对函数 melt() 的各种引用
这个问题已经有答案了: How to reshape data from long to wide format (14 个回答) 已关闭 7 年前。 我有像这样的巨大数据框: SN = c(1:10
我有一个小问题,在概念上似乎很简单,但我找不到解决方法... 假设我有一个 data.frame df2,其中有一列列出汽车品牌,另一列包含每个品牌的所有型号,用“,”分隔。我已经获得了 df2 聚合
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我有几个不同长度的视频剪辑。我想在这些剪辑上混音。 我用这个: melt original.mp4 -audio-track preview.mp3 -transition mix 如果 previe
我目前正在进行一项测试,其中我有不同的区域和一些相关的统计数据,以及位于这些区域的以逗号分隔的基因列表。此列表的数量是可变的,并且可能不包含任何内容 ("NA")。 我怎样才能“融化”这个数据框:
我有一个像这样的宽格式数据集 Index Country Variable 2000 2001 2002 2003 2004 2005 0 Argentina var1
我只想在 pandas 中使用 melt 函数,但我总是遇到同样的错误。 只需键入文档提供的示例: cheese = pd.DataFrame({'first' : ['John', 'Mary'],
在pandas标签上,我经常看到用户询问关于熊猫融化的问题。我将尝试一个规范的Q&A(自我回答)与这个主题。。我要澄清的是:。我看到了一些关于融化的更热门的问题,比如:。使用Pandas将列转换为行:
我有一个如下所示的数据框: Country Person A B C 0 USA Bob 200 300 400 1 Canada Alice 100
例如这是我的数据框 df = pd.DataFrame([['Bob', 'lunch', 70], ['Bob', 'dinner', 160],
我有下面的 SQL 表,我们称之为teams_score,它显示了一场比赛的 2 名球员的球队及其得分。每次他们以 Player1 或 Player2 出现在团队中时,我都需要观察每个球员的得分。我认
我有一个如下所示的数据框: 名称 值 1 值 2 A 100 101 A 100 102 A 100 103 B 200 201 B 200 202 B 200 203 C 300 301 C 30
假设我有以下 data.frame: foo foo CONTACT_DATE ISSUE ISSUE_COUNT RANK 1 2015-09-15 abc 1000
例如,我有以下 map : {'df1': Jan Feb Mar 1 3 5 2 4 6 '
问题 我发现自己在使用 reshape2::melt获得单个“长”data.frame来自分层 list的 data.frame对象。但是,结果的列名称具有标记为“L1”、“L2”等的列表层次结构级别
我正在尝试融化我的 Pandas 数据框,但我不确定如何正确分配变量。我查看了堆栈上的其他示例,但似乎找不到与此匹配的变体。我的数据框 (df1) 如下所示: [IN]: df1 [OUT]:
我是一名优秀的程序员,十分优秀!