reshape

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    没有按ID熔化的列

    我使用rjson导入了一个json文件，并将其转换为data.frame，但所有数据都是横向扩展的，列名包含密钥信息。 stations <- fromJSON(file = "station_information.json") test <- as.data.frame(stations[3]) 什么这貌似是： > dim(test) [1] 2 5985 > test[1:27]
    json r reshape melt 2017-03-22

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    当索引和值位于同一列时，如何做多索引枢轴？

    我有这样的框架： regions = pd.read_html('http://www.mapsofworld.com/usa/usa-maps/united-states-regional-maps.html') messy_regions = regions[8] 其中产量是这样的： |0 | 1 --- |---| --- 0| Region 1 (The Northeast)|
    pandas dataframe reshape melt 2017-03-22

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    R中的数据整形和计算

    我是R的新手，我想用它来编写一个简单的代码，以根据优先级对软件缺陷（固定缺陷/未解决缺陷）* 100进行可视化缺陷去除效率 我从吉拉导出一些数据样本的错误： Priority Resolution Created Resolved P3 Unresolved 28.02.2017 28.02.2017 P3 Unresolved 28.02.2017 28.02.2017 P1
    r reshape percentage 2017-03-22

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    Python的numpy的叠排成一列

    我是一个数据帧上的工作，如以下，并希望他们重塑成一列，并使用原始索引创建另一列： 转换通过将每一行（索引为“年”）放入单列（名为“值”）并创建填充这些值的相应“年”的另一列来生成具有两列的新数据帧（值，年）如下 如何使用任何numpy命令快速实现此目的？ 谢谢。
    python numpy reshape 2017-03-25

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    使用numpy的重塑和“数组必须是不变的”错误

    我收到的错误： ValueError: total size of new array must be unchanged 而且我似乎无法弄清楚如何我的数组被改变抛出这个错误，并指向最后一行： 1 data = hourlyElectricityForVisualization.values ----> 2 data = data.reshape((len(data)/24/7),24*7
    python numpy reshape 2017-04-01

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    的Python - 重组数据帧，将列名于行，重塑数据帧

    我需要改造DF1到DF2： import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series import numpy as np df1 = pd.DataFrame(index=['date_1', 'date_2', 'date_3'], columns=["A_count", "A_dollar", "B_count
    python pandas dataframe reshape reindex 2017-04-04

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    使用重塑从宽转长的问题 - tibble问题？

    我想将我的数据从宽转换为长。我有一个ID变量和131列的时间数据。所有列都是整数格式。数据以csv格式导入。 > class(ECGHR) [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" 这里是前6行数据的22随时间变化的变量： > head (ECGHR) # A tibble: 6 × 132 id T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T1
    r reshape 2017-04-05

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    使用股票申报解除庞大的数据集

    我有一个很长的CRSP data.frame，我试图将它解散为宽格式。 数据帧包含kypermno（库存标识符），caldat（日期yyyy-mm-dd），prc（价格），adjprc（调整价格）和ret（返回）。数据框按库存（kypermno）和日期（caldat）排序，因此每行代表给定日期的一种库存。 我想要的格式为：每kypermno为列（名称）和每一天（日期）作为行（名称），并在相应领域的
    r stack reshape 2017-04-07

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    在TensorFlow中将一批张量重整为一批载体

    在创建计算图的过程中，我有一个张量x随着[-1, a, b, c]形状，我想它重塑成[-1, a*b*c] 我试图做这样说： n = functools.reduce(operator.mul, x.shape[1:], 1) tf.reshape(x, [-1, n]) ，但我得到了一个错误： TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'i
    python tensorflow reshape dimension 2017-04-07

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    使用gather（）将两个（或更多）列组收集到两个（或更多）键值对中

    我想将两个独立的列组收集到两个键值对中。下面是一些示例性数据： library(dplyr) library(tidyr) ID = c(1:5) measure1 = c(1:5) measure2 = c(6:10) letter1 = c("a", "b", "c", "d", "e") letter2 = c("f", "g", "h", "i", "j") df = da
    r reshape tidyr keyvaluepair 2017-04-08
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