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一个非常简单的问题,但我找不到解决方案:
我有一个类似
V1 <- c("A","A","B","B","C","C")
V2 <- c("D","D","E","E","F","F")
V3 <- c(10:15)
df <- data.frame(cbind(V1,V2,V3))
的 data.frame
V1 V2 V3
A D 10
A D 11
B E 12
B E 13
C F 14
C F 15
我想要
V1 V2 V3.1 V3.2
A D 10 11
B E 12 13
C F 14 15
我尝试 reshape{stats} 和 reshape2
最佳答案
正如我所提到的,您所需要的只是一个“时间”变量,您应该没问题。
Mark Miller 展示了基本的 R 方法,并手动创建了时间变量。
这是一种自动创建时间变量的方法,以及 dcast
的等效命令来自“reshape2”包:
## Creating the "time" variable. This does not depend
## on the rows being in a particular order before
## assigning the variables
df <- within(df, {
A <- do.call(paste, df[1:2])
time <- ave(A, A, FUN = seq_along)
rm(A)
})
## This is the "reshaping" step
library(reshape2)
dcast(df, V1 + V2 ~ time, value.var = "V3")
# V1 V2 1 2
# 1 A D 10 11
# 2 B E 12 13
# 3 C F 14 15
getanID
的函数。在我的“splitstackshape”包中。在目前的版本中,它将“时间”变量的名称硬编码为“.id”。如果您正在使用它,步骤将是:
library(splitstackshape)
library(reshape2)
df <- getanID(df, id.vars=c("V1", "V2"))
dcast(df, V1 + V2 ~ .id, value.var = "V3")
关于 reshape R : split a column,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18687081/
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!