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所以我有以下数据框df
:
X Y Z ID value
1 0 20 135 a 20
2 0 20 135 a 30
3 0 20 135 b 40
4 20 104 20 c 10
5 20 104 20 b 15
...
我想要一个最终输出
X Y Z a b c
1 0 20 135 20 40 null
2 0 20 135 30 null null
3 20 104 20 null 15 10
...
我想将所有不同的 ID 转换为包含原始数据框中的值的单独列。我目前正在做的是 reshape (df,idvar=c(“X”,“Y”,“Z”),timevar="ID",direction="wide")
。但是,这会导致警告:a
b
和 c
中的每一个都匹配多行,因此只采用第一行。我希望每个独特的 X
、Y
、Z
组合都有一行,但由于有许多重复测量,我也希望每个组合有多个行,但每个 a
、b
和 c
的重复测量次数不同。有什么办法可以有效地做到这一点?
最佳答案
您已经确定了问题的答案:您需要添加一个辅助“id”变量。使用我的“splitstackshape”包中的 getanID
可以轻松完成此操作。这是它的作用:
library(splitstackshape)
getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID"))
# X Y Z ID value .id
# 1: 0 20 135 a 20 1
# 2: 0 20 135 a 30 2
# 3: 0 20 135 b 40 1
# 4: 20 104 20 c 10 1
# 5: 20 104 20 b 15 1
考虑到这一点,下面是您将如何更改当前的reshape
方法:
reshape(getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID")),
direction = "wide", idvar = c("X", "Y", "Z", ".id"), timevar = "ID")
# X Y Z .id value.a value.b value.c
# 1: 0 20 135 1 20 40 NA
# 2: 0 20 135 2 30 NA NA
# 3: 20 104 20 1 NA 15 10
或者,由于“data.table”也加载了“splitstackshape”,您可以使用 dcast.data.table
,如下所示:
dcast.data.table(getanID(mydf, c("X", "Y", "Z", "ID")),
X + Y + Z + .id ~ ID, value.var = "value")
# X Y Z .id a b c
# 1: 0 20 135 1 20 40 NA
# 2: 0 20 135 2 30 NA NA
# 3: 20 104 20 1 NA 15 10
关于r - 在具有多个匹配行的 R 中使用 reshape 函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30133659/
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!