在R,Matlab和Numpy中,重塑函数允许将数据转换为更方便的形式。
如何在 VS2022 中禁用 ReSharper 但保持 dotTrace 和 dotMemory 可用?
我想从 Visual Studio 2022 运行 dotTrace 和 dotMemory。我不想要任何形式或形状的 ReSharper。有办法实现这一点吗? 请注意 - 这个问题是关于如何启动 dotTrace/
我想看看是否有一种有效的方法来重塑从制表符分隔的 csv 文件中读取的数据框。数据由事件代码和消息组成,这些代码和消息与其
Python 或 SQL 中的长到宽,列中包含所有可能的数据组合
输入格式: 客户月刊 1 M1 ABC 1 M1 防御 1 M2 ABC 1 M3 QRS波 2 M1 PQR 2 M2 PQR 2 M2 ABC 2 M3 防御 所需的输出格式: 客户 M1 M2 M3 1 ABC ABC QRS...
我正在尝试按行名称合并多个数据框。 我知道如何用两个来做: x = data.frame(a = c(1,2,3), row.names = 字母[1:3]) y = data.frame(b = c(1,2,3), row.names = 字母[1:3]) ...
我有一个 2*2 元胞数组,其中每个元素都是一个 2*2 矩阵,称为 m1,m2,m3,m4。我想将此元胞数组转换为大小为 4*4 的矩阵,以便我生成矩阵将是 M=[m1 m2;m3 m4].I...
如何在不命名或提供索引号的情况下引用pivot_longer()中的最后一列?
我正在编写一个函数将数据表转换为长格式。对于 cols = 参数,第一列的名称将始终相同,但最后一列(和列数)将会改变...
我有以下数据 数据<-structure(list(id = "R_88j7lG37gLfxk22", t1_choice = "2", t2_choice = "1", t3_choice = "1", t4_choice = "2"), row.
我的主要关注点将在此页面上。 首先,我不明白该页面。对于第一个参数形状, ndarray.reshape(形状, order='C') 为什么 ndarray 上的这个方法允许使用形状的元素
我在将 data.frame 从宽表转换为长表时遇到一些麻烦。 目前它看起来像这样: 代码 国家 1950 1951 1952 1953 1954 AFG 阿富汗 20,24...
我想为名为“CICIoT2023”的数据集设计一个 2D-CNN 模型。我将提供此数据集的链接:https://www.unb.ca/cic/datasets/iotdataset-2023.html 该数据集已划分
我正在尝试重塑我的数据框。我的数据位于长列中,我需要将这些数据分散到同一行但新的列中,如您在上面看到的。 我遇到的主要问题之一
我正在使用 Quanteda 包处理 R 中的文本语料库。假设这个语料库包含一些被分割成句子的文本。理论上,使用 corpus_reshape() 很容易切换
我有以下问题: 给定以下示例数据集: 结构(列表(idpat = c(“1”,“2”,“2”,“1”,“1”),idA = c(“100a”, &quo...
我有一个具有以下格式的csv输入文件,我正在寻找一种相当简单的方法来转换为pandas中的正常形状数据框。 csv 数据文件将所有数据堆积成两列,并带有 e...
我读了这个关于重塑的问题,并尝试在我的数据集上使用。 但是当我使用它时,我的新数据集没有请求的所有列并重复一些变量。 我的实际数据集是这样的......
我使用以下代码来重塑形状为 (625,) 的对象: u1 = np.linspace(16, 20, 25) u2 = np.linspace(16, 20, 25) u1, u2 = np.meshgrid(u1, u2) U = np.vstack((u1.展平(), u2.展平(...
我有以下属于我的飞镖联盟的宽格式数据 结构(列表(home_team = c(“飞镖艺术”,“飞镖艺术”,“飞镖艺术”, “飞镖艺术&...
我的数据是宽格式的,我会将其转换为长格式。这是数据示例 数据<- structure(list(lsoa11 = c("E01000001", "E01000002", "E01000003&...
我正在尝试转动一张看起来像这样的桌子: 记录id 高度_1 高度_1_v1 高度_1_v1_v1 重量_1 重量_1_v1 重量_1_v1_v1 10 不适用 不适用 5英尺6英寸 不适用 不适用 154 10 不适用 5英尺6英寸 不适用 不适用 153 不适用 10 5 英尺 6 英寸...
我尝试制作一个SVC。 从 sklearn.svm 导入 SVC 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt df = pd.read_csv("iris.csv") df.loc[df["物种"]=="