melt

0열

1답변

I는 데이터 프레임을 다음과 같이 (DAT)는 그 구조 읽 Classes ‘grouped_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 16 obs. of 28 variables: $ tank : Factor w/ 16 levels "1","2","3","4",..: 1 4 5 16 6 8 10 11 7 12 ... #This i

1열

1답변

인덱스와 값이 같은 열에있을 때 다중 인덱스 피벗을 수행하는 방법은 무엇입니까?</p> <pre><code>regions = pd.read_html('http://www.mapsofworld.com/usa/usa-maps/united-states-regional-maps.html') messy_regions = regions[8] </code></pre> <p>이 같은 산출 :

나는이 프레임이이 |0 | 1 --- |---| --- 0| Region 1 (The Northeast)| nan 1| Division 1 (New England)| Division 2 (Middle Atlantic) 2| Maine | New York 3| New Hampshire | Pennsylvania 4| Vermont

2열

2답변

요소 열을 사용하여 R data.table을 녹이기

다음 R data.table을 가지고 있습니다 (data.frame도 함께 확장해야 함). 목표는이 data.table의 모양을 ggplot2에 산점도로 플롯하기위한 것입니다. > library(data.table) > dt ID x_A y_A x_B y_B

0열

2답변

팬더를 사용하여 열의 고르지 않은 데이터를 녹이고 NaN을 무시하십시오.

우아한 방법이 있어야하지만 아직 찾지 못했습니다. 내가 이렇게 보이는 큰 dataframe 있습니다 df Name 0 1 2 3 4 1 apple 2016 W1 NaN NaN NaN NaN 2 orange 2016 W1 2017 W2 NaN NaN NaN 3 banana 2016 W2 2017 W3 NaN NaN

0열

1답변

ggplot은 필터링 된 긴 형식 데이터에서 엉망진창을 그립니다.

아래 코드를 사용하여 CO2 데이터 계열의 세 가지 플롯을 생성합니다. 음모 중 두 개는 좋아 보이고, 마지막 음절은 이상하게 보입니다. 나는 ggplot이이 음모로 어떻게 생길지 이해하지 못합니다. 어떤 아이디어? data = read.csv('data4.csv', header = TRUE, comment.char = '#') data = mutate(

1열

1답변

DataFrame을 통해 여러 열 집합을 플래그가 지정된 값 집합으로 피벗하는 동안 모든 열을 피벗하지 않으려면 어떻게합니까?

따라서 고급 피벗 질문이 있습니다. 이 출력 제공 dfa = pandas.DataFrame([["g1","15","Annie","Bard"], ["g2","18","Lux","Annie"], ["g3","15","Olaf","Twitch"]], columns=["gameId", "duration", "Champ1", "Champ2"]) 다음 데이터 프레

0열

1답변

이 데이터를 ggplot2로 여러 줄을 그릴 수 있도록 어떻게 바꿀 수 있습니까?

나는이처럼 보이는 dataframe 있습니다 lethal.y lethal.x resist.y resist.x mock.y mock.x Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 1st Qu.:0.3724 1st Qu.:0.4349 1st

2열

1답변

다른 열의 여러 열과 열에 데이터를 녹이는 Python 팬더

데이터를 여러 대상 열로 녹일 데이터 프레임이 있습니다. 아래의 코드는 내가 grp2 = pd.lreshape(grp1, cols.groupby(cols.str.split('_').str[1])).sort_values('ACCT_NAME') 는 위의 라인은 내가 열 이름을 잃게 사용 grp2 = pd.melt(grp1 , id_vars = ['Clien

2열

2답변

와이드 폼 데이터로 NAs가있는 NAs를 오버라이드 할 수 있도록 긴 형식 데이터 병합

그래서 병합해야하는 세 가지 데이터 세트가 있습니다. 여기에는 4 학년과 5 학년의 학교 데이터 및 읽기/수학 점수가 포함됩니다. 그 중 하나는 일부 변수에서 누락 된 부분이 많은 긴 형식의 데이터 집합 (예, 긴 형식의 데이터가 필요함)이고 나머지 두 가지는 와이드 형식의 전체 누락 데이터 이러한 모든 데이터 프레임에는 데이터베이스의 각 개인에 대해 고유

0열

2답변

R- 재편 데이터를 두 개의 열이 1

안녕하세요이 다음 dataframe :이 같은 것을 가지고 그것을 바꿀 필요가 Date S1 Mavg1 STdev1 S2 Mavg2 STdev2 1 02/12/1999 -0.000217052 0.002862195 -0.002390842 2.2025825 -1.17258213 -0.3057015 2 03/12/1999 -0.00488203