Python DataFrame：将一列转换为多列
我有一个如下所示的数据帧： df = pd.DataFrame({'month':['2017-09-27','2017-09-27','2017-09-28','2017-09-29'],'Cost':[100,500,200,300]}) 如何才能获得这样的df： 2017-09-27 2017-09-28 2017-09-29 100 20
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在Python中将长数据重塑为宽数据(Pandas)
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将行中的元组转换为Dataframe中的新列，必须使用Pandas 0.21
我有一个带有元组列表的列，希望将此元组转换为新列。(注意：必须使用Pandas 0.21；由于我的项目要求，无法升级。)请参见下面的示例： df = pd.DataFrame(dict(a=[1,2,3], b=['a', 'a', 'b'], c=[[('pear', 1), ('apple', 2)], [('pea
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重塑错误-行长度无效
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如何增加NumPy int32数组的维度？
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从reshape2帮助页面运行该示例时出现错误消息
我以前运行的代码在调用dcast公式时崩溃了。在尝试之后，我发现即使是来自dcast帮助页面的最小示例也不再适用于我。更准确地说： #Air quality example names(airquality)
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重塑不寻常的数据集
我遇到了一个需要重塑的不寻常的数据集，但正常的重塑/tidyr包似乎没有办法解决它。虽然可以使用子设置和rbind重塑数据集，但必须有更直接的方法来解决此问题。 数据集如下所示： ID Item.1 Item.1.Value Item.2 Item.2.Value Item.3 Item.3.Value 001 A 3
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拆分列名并在R中将数据从宽格式转换为长格式
我有一个大型数据集，我需要将其从宽格式转换为长格式。这应该很简单，这个论坛上有很多如何做到这一点的例子。但是，在本例中，我还需要拆分宽格式中使用的列标题，并为每个长格式的列创建一列。 示例数据集 data
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将长格式转换为宽格式
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将高斯混合模型与单一特征数据进行匹配的正确方法是什么？
data是一维数据数组。 data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7400.0,
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从具有多个值的字符串创建伪变量
我有一个数据集，其中一列包含多个值，用;分隔。 name sex good_at 1 Tom M Drawing;Hiking 2 Mary F Cooking;Joking 3 Sam M Running 4 Charlie M Swimming 我希望为good_at中的每个唯一值创建一个虚拟变量，这样每个虚
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重塑R宽到长的重复测量数据
我需要将个人每年重复测量的“宽”数据帧转换为“长”格式，以便我可以将其建模为lm(y_Year 2~x_Year 1)和lm(z_Year 2~y_Year 2) 我可以“手动”将其转换为我想要的格式，但不知道如何melt/dcast将其转换为我想要的形状 下面我演示了如何处理一些模拟数据 数据帧格式如下，每行一个 ID SITE L_03 M_03 R_03
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将具有多个观测的行转换为列
我也在研究类似的问题，但我找不到与我的案例类似的案例。我有一个数据框，对于每个受试者，每个条件都有多个观察结果。如下所示： subject
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如何将3D数组转换为数据帧
我有一个维度数组(40 X 40 X 8064)，它对应于(视频X频道X数据)。 但现在我想按如下顺序将数组转换为数据框： Index | Video | Channel_0 | Channel_1 | Channel_2 | .... | Channel_39 0 | 0 |[Some Value] |[Some Value] |[Som
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复杂的从长到宽的数据转换(具有时变变量)
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如何将数据重塑为长格式？
我有一个这样的.csv文件： +-------+---------+------+-------+ | CONN | TABLE | COLS | OWNER | +-------+---------+------+-------+ | ONE | TABLE_A | 10 | MIKE | | ONE | TABLE_B | 9 | MIKE | | ONE
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在ReShape Cast()中使用来自Siny Widget的输入
我正在尝试在我闪亮的Web应用程序中创建一种透视表，用户可以在其中选择他们想要对彼此进行强制转换的变量。我发现的问题是，当我尝试将CAST与我的‘INPUT$COLUMNS’一起使用时，我得到以下结果：错误：强制转换公式包含在熔化数据中找不到的变量：INPUT$COLUMNS。输入$COLUMNS应该是在我的数据集中找到的三个列名之一，所以我不确定问题可能是什么。我附加了代码的简化版本，以尝试隔离
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使用在R中重新出现的列名从宽到长重塑数据框
我正在尝试使用熔化公式将数据框从宽格式转换为长格式。挑战在于我有多个标签相同的列名。当我使用MILL函数时，它会从重复列中删除值。我读过类似的问题，有人建议我使用重塑功能，但我无法让它工作。 要复制我的起始数据框： conversion.id
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将同一个体上的多个观测压缩到一行中，将多个数据添加为新列
我的数据如下所示： ID X1 X2 X3 1 1.4 2 two 2 7.6 30 thirty 2 7.6 50 fifty 2 7.6 40 forty 3 5.6 40 forty 3 5.6 50 fifty 4 3.5 NA NA 5 NA 2 t
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pandas 每N行到列重塑数据帧
我有一个数据框，如下所示： df1=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,-1),columns=['a','b','c','d']) 我想取3组行，并按以下顺序将它们转换为列 块状重塑未给出预期答案 pd.DataFrame(np.reshape(df1.values,(3,-1)),columns=['a','b','c','d','e
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