一列的组合之间的公共列
我有来自分析的数据集。为了解释结果，我正在尝试构建数据帧 结果应如下： 基因名称|Motif_id_1|Motif_id_2|发生|匹配序列 此处某些Motif_id可能共享gene_name，且结果应该是Motif_id的两个组合(允许重叠)。 我尝试了以下代码，但结果未给出Motif_id内的组合。 merge_practice
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使用变量块旋转更长时间
在变量块上使用pivot_longer时遇到问题。假设我有这个： 我想要这个： dfwide
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使用重塑造型
我正在尝试通过以下方式重塑示例数据帧。 df
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如何将5D张量引入LSTM？
我有3D CNN网络的输入形状为(150，80，80，16，3)的视频数据。 我得到了形状为(150，7，7，2,512)的conv Layer的输出，表明： 150号序列的数量 7，7高度和宽度 2时间维度 512个功能地图 我想将其提供给LSTM，所以我将输出数据重塑为： model.add(Reshape((1, 7*7*2*512))) model
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从宽到长重塑，但不重塑R上的所有变量
很抱歉打扰你。我有一个纵向数据集，但它的格式很宽。 共有380个变量和3000多个id。 我正在尝试将数据转换为长格式，以便有时间变量列。 时间变量由每个列变量前面的后缀表示，因此V0是基线上的时间， V01是1年的时间。V02是第二年的时间。 V03为3年等时间 大多数变量都使用此时间变量进行分类，但不是全部。 所以v0pase是基线上的pase。V01Pase是1年的Pase。
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重塑工作台的性能
我如何才能从这样的表格开始： ID Day car_id value 1 1 1 0 1 1 2 4 1 2 1 1 1 3 2 0 2 1 3 0 2 2 3 2 2 3 3 0 ... 是这样的吗？我已经尝
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R：将多个列合并为同一行中的一对列单元
我希望将数据框中的多列组合/配对为同一行中的列单元对。例如，df1应转换为df2。 df1 col1 col2 col3 1 2 3 0 0 1 df2 c1 c2 1 2 1 3 2 3 0 0 0 1 0 1 该解决方案应可针对df1%s(方式)超过三列进行扩展。 我想过熔化/重塑/dcast，
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跨不同的数据框行收集连接的ID
给定如下R数据框： DF.a DF.a ID1
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将R中数据框的行转换为列
我有一个这样的数据集 movieID title year country genre directorName Rating actorName1 actorName.2 1 hello 1995 USA action john smith 6 tom hanks
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使用多行从宽到长重塑数据
我有一个要重塑的数据集DFS dfs # country.name indicator.name x1990 x1991 x1992 # 507 andorra GDP at market prices (current US$) 1.028989e+09 1.106891e+0
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将表格数据转换为列，并按频率统计
我有一个以下形式的数据帧： 形状为2326 x 1271 列名只是从0到1269的序列化，而行是可以重复的类别，如本例中的“Apple”。内部数据点可以表示任何内容(在本例中，假设它们表示商店)，我正在尝试将它们转换为列，并使数据点成为该类别在该“商店”中出现的次数。从视觉上看，这是我想要到达的表格： 请注意，Apple在AA和RR中出现了两次 推荐答案 使用stac
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使用重塑-Tibble问题从宽到长的转换问题？
我正在尝试将我的数据从宽转换为长。我有一个id变量和131列时间数据。所有列均为整数格式。数据是以CSV格式导入的。 > class(ECGHR) [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" 以下是22个时变变量的前6行数据： > head (ECGHR) # A tibble: 6 × 132 id T0 T1 T2
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将r数据帧重塑为宽格式
有没有简单的方法来改变这一点 id date A Jan 2012 B Jan 2012 C Jan 2012 A Feb 2012 B Feb 2012 A Mar 2012 B MAr 2012 在 id Jan 2012 Feb 2012 Mar 2012 A T T T B T
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Pandas中的数据帧索引转换
我想转换以下数据框： ID 1234 type band category 0 A B C 收件人： ID type band category 1234 A B C 其中ID是索引列 推荐答案 尝试 df.stack(0).reset_index().drop(
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假设我有一个2D数组，并且我想将其重塑为1D，每行一个值
这是我的数组 arr = np.array([[0, 1], [3, 4], [6, 7]]) flat_arr = np.reshape(arr, -1) 我得到以下结果： [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 我希望得到的结果是： [0] [1] [3] [4] [5]... 推荐答案 有几种方法： flat_arr[:, None] flat_a
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旋转/重塑R中的数据
感谢大家的回答，我认为我比我更聪明，希望我能理解其中的任何一条。我想我也搞砸了我的数据可视化。我已经编辑了我的帖子，以更好地展示我的样本数据。很抱歉给您带来不便，我真心希望有人能帮我。 我有一个关于重塑数据的问题。收集的数据如下： data
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理解重塑张量时的顺序
对于张量： x = torch.tensor([ [ [[0.4495, 0.2356], [0.4069, 0.2361], [0.4224, 0.2362]], [[0.4357, 0.6762], [0.4370, 0.6779],
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ValueError：无法将大小为40000的数组重塑为形状(1，32，32，3)
ValueError：无法将大小为40000的数组重塑为形状(1，32，32，3) 我正在尝试使用Trafficsign数据集构建一个接口，但是我尝试通过nn的输入图像不是正确的输入形状(1、32、32、3)。请帮帮我，我已经试了很久了 import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Sequential from tenso
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如何将数组转换为结构化数组的特殊项并还原？
我想对结构化数组的项而不是数字执行一些笨拙的方法。因此，例如，在处理形状(4，3)的整数数组时，我需要将其转换为长度为3的项的数组，并执行一些操作，就像它是形状(4，)的单个一维数组一样。不幸的是，这些转换本身对我来说看起来真的很复杂。我们再举一个例子： n, m, r = 2, 3, 4 array = np.arange(n*m).reshape((n,m)) dt = np.dtype
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R-由3个变量(行中2个)分组的重塑表格
我需要重塑以宽格式显示下表： > data dia cli llam elegidos cumllam 1 1-11 a 1 1 1 2 2-11 a 2 1 3 3 1-11 b 2 1 2 4 2-11 b 1 1 3 5 2-1
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