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给定一个数据框 df
如下:
df <- structure(list(code = c("M0000273", "M0000357", "M0000545", "M0000273",
"M0000357", "M0000545"), name = c("industry", "agriculture",
"service", "industry", "agriculture", "service"), act_value = c(16.78,
9.26, 49.38, 35.74, 88.42, 68.26), pred_value = c(17.78, 10.26,
50.38, 36.74, 89.42, 69.26), year = c(2019L, 2019L, 2019L, 2020L,
2020L, 2020L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
df:
code name act_value pred_value year
1 M0000273 industry 16.78 17.78 2019
2 M0000357 agriculture 9.26 10.26 2019
3 M0000545 service 49.38 50.38 2019
4 M0000273 industry 35.74 36.74 2020
5 M0000357 agriculture 88.42 89.42 2020
6 M0000545 service 68.26 69.26 2020
我想使用 code
和 name
作为索引列,并将 long 转换为 act_value
和 pred_value
宽,最后通过将 year
列粘贴为前缀来重命名新列。
预期结果格式如下:
code name 2019_act_value 2019_pred_value 2020_act_value 2020_pred_value
1 M0000273 industry 16.78 17.78 35.74 36.74
2 M0000357 agriculture 9.26 10.26 88.42 89.42
3 M0000545 service 49.38 50.38 68.26 69.26
我的试用代码:
reshape(df, idvar = c('code', 'name'), timevar = 'year', direction = 'wide')
我怎样才能使用 R 正确地实现这一点?谢谢。
最佳答案
我们可以使用 tidyr::pivot_wider
来做到这一点。我不推荐您的命名约定,如果您删除 names_glue
,我们会得到相同的结果,但会使用更简洁的年份作为后缀格式。
library(tidyr)
pivot_wider(df,
names_from = year,
names_glue = "{year}_{.value}",
values_from = ends_with("value"))
#> # A tibble: 3 × 6
#> code name `2019_act_value` `2020_act_value` `2019_pred_value`
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 M0000273 industry 16.8 35.7 17.8
#> 2 M0000357 agriculture 9.26 88.4 10.3
#> 3 M0000545 service 49.4 68.3 50.4
#> # … with 1 more variable: 2020_pred_value <dbl>
关于将长数据框 reshape 为宽数据框并使用一列作为前缀重命名新列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70738138/
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!