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考虑 cprefm
对象:
library(conjoint)
data(chocolate)
使用pivot_longer
:
library(dplyr)
library(tidyr)
cprefm %>%
pivot_longer(., 1:16, "profile", "rating") %>%
head(16)
# A tibble: 16 × 2
profile value
<chr> <int>
1 profile1 14
2 profile2 15
3 profile3 5
4 profile4 2
5 profile5 1
6 profile6 11
7 profile7 3
8 profile8 10
9 profile9 16
10 profile10 13
11 profile11 12
12 profile12 7
13 profile13 6
14 profile14 9
15 profile15 4
16 profile16 8
我无法用 reshape 函数重现这个:
cprefm |>
(\(x) reshape(x, varying = 1:16, times = names(x)[1:16], timevar = "profile",
v.names = "values", direction = "long"))() |>
(\(x) head(x, 16))()
profile values id
1.profile1 profile1 14 1
2.profile1 profile1 16 2
3.profile1 profile1 7 3
4.profile1 profile1 9 4
5.profile1 profile1 7 5
6.profile1 profile1 14 6
7.profile1 profile1 3 7
8.profile1 profile1 2 8
9.profile1 profile1 1 9
10.profile1 profile1 4 10
11.profile1 profile1 4 11
12.profile1 profile1 14 12
13.profile1 profile1 7 13
14.profile1 profile1 14 14
15.profile1 profile1 10 15
16.profile1 profile1 4 16
我尝试了很多方法来修改 varying
参数,但我无法重现 tidyr::pivot_longer
的行为。请注意,即使 row.names
也有列名,但我也不喜欢那样。
我希望它看起来与 pivot_longer
相同。
最佳答案
1) 后处理问题中的 reshape 命令产生相同的输出,除了行名、行顺序和一个额外的 id 列,所以只需修复这些。
最后我们运行 pivot_longer 并将其输出转换为 data.frame 表明这与 reshape 的固定输出相同。
out <- reshape(cprefm, dir = "long", varying = names(cprefm),
v.names = "value", timevar = "profile", times = names(cprefm))
out <- out[order(out$id), 1:2]
rownames(out) <- NULL
out.piv <- cprefm %>% pivot_longer(1:16, "profile", "rating")
identical(out, as.data.frame(out.piv))
## [1] TRUE
2) pre process w transpose 交替修复它before通过 reshape cprefm的转置将其传递给reshape。在这种情况下,我们只需选择所需的列,而无需排序即可按需要显示行顺序。
out2 <- reshape(as.data.frame(t(cprefm)), dir = "long",
varying = 1:nrow(cprefm), idvar = "profile", v.names = "value",
ids = names(cprefm), new.row.names = 1:prod(dim(cprefm)))[3:2]
identical(out2, as.data.frame(out.piv))
## [1] TRUE
3) as.data.frame.table w transpose 转置思想也适用于 as.data.frame.table:
out3 <- with(as.data.frame.table(t(cprefm), responseName = "value"),
data.frame(profile = as.character(Var1), value))
identical(out3, as.data.frame(out.piv))
## [1] TRUE
这个可以很好地写成这样的管道:
cprefm |>
t() |>
as.data.frame.table(responseName = "value") |>
with(data.frame(profile = as.character(Var1), value))
4) stack w tranpose and with stack:
out4 <- with(stack(as.data.frame(t(cprefm))),
data.frame(profile = names(cprefm), value = values))
identical(out4, as.data.frame(out.piv))
## [1] TRUE
关于r - 如何在 base R 中通过 reshape 重现 pivot_longer 的结果?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70328913/
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
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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
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Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
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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/
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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!