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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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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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我正在尝试通过以下方式重塑示例数据帧。 df
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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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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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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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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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给定如下R数据框: DF.a DF.a ID1
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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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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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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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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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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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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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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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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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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) 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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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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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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