안녕하십니까. 여러 해 동안 반복되는 월간 방문으로 민물 고기의 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 각 행에는 발견 된 종, 총계 및 상태 (즉, 검사 결과에 대해 양수 또는 음수)가 있습니다. sample_ID site coll_date species TOT inf_status
382870 site 1 27/10/2007 Species B 1 positi
단일 변수의 번호가 매겨진 버전을 생성하여 긴 데이터 프레임을 와이드 포맷으로 변환 한 후 reshape을 실행 취소하고 싶습니다. 여러 가지 주요 변수와 여러 변수가 다시 결합해야 할 때 제가 직면하는 과제는이를 수행하는 것입니다. 나는 gather을 tidyr에서 사용하지 않으려 고 시도했다. 다음 data.frame 제공 toy = data.frame
팬더는 열 이름의 패턴을 기반으로 열을 분할 및/또는 병합 할 수 있습니까? 여기 DataFrame입니다 : meas1_left meas1_right meas2_left meas2_right
0 1 2 3 4
1 6 7 8 9
나는 위의 데이터를 설정하고 싶은이가 (정말 새로운 프레임이 색인 방법을 걱정하지 않는다) :
저는 세대 내의 모든 사람의 성별 및 연령 정보를 주부에게 묻는 설문 조사 데이터 프레임 imcds을 보유하고 있습니다. 그래서 집주인은 이렇게 ... 사람 1 사람들의 나머지 것 인 2, 3, 4 등등 것 다음 uniqid의 uniqid Age1 Age2 Age3 Sex1 Sex2 Sex3
1012501 9 7 5 1 2 1
1012502 9
발생 예외 : 데이터는 1 차원이어야합니다. 장난감 예를 들어 명확하게 문제를 제시합니다. import pandas as pd
import numpy as np
초기 dataframe : df = pd.DataFrame({"A": [[10,15,12,14],[20,30,10,43]], "R":[2,2] ,"C":[2,2]})
>>df
A
Hei, 나는 R을 배웠고 녹은 데이터 내에서 얼마나 많은 0을 썼는지 알아 봅니다. 그래서, 얼마나 많은 0이 열 a와 b에 해당하고 두 결과를 출력하는지 알고 싶습니다. 그것에 대해 library(reshape)
library(plyr)
library(dplyr)
id = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
b = c(0,0,5,6,3,7
LSTM 네트워크를 교육하려고하는데 한 방향에서 성공적으로 트레이닝하지만 다른 방법으로 오류가 발생합니다. 첫 번째 예제에서는 numpy reshape을 사용하여 입력 배열 X를 변형하고 다른 방법으로는 tensorflow reshape를 사용하여 다시 배열합니다. 작품 미세 :는 import numpy as np
import tensorflow as t
의 n 번째 행마다 데이터를 조 변경 연구 프로젝트의 경우 웹 사이트의 모든 개인 정보를 Excel 파일로 처리해야합니다. 필자는 웹 사이트에서 필요한 모든 것을 Excel 파일의 단일 열로 복사하여 붙여 넣었으며 PANDAS를 사용하여 해당 파일을로드했습니다. 그러나 나는 지금처럼 각 개인의 정보를 수직으로가 아닌 수평으로 제시해야한다. 예를 들어, 이것
다른 DataFrame 사용 DataFrame을 수정 DATESTAMP price name pct_chg
0 2006-01-02 62.987301 a 0.000000
1 2006-01-03 61.990700 a -0.015822
2 2006-01-04 62.987301 a 0.016077
3 2006-01-05 62.987301
팬더 dataframe에서 여러 행에 대한 행을 폭발 : id, type1, ..., type10, location1, ..., location10
을 다음과 같이 나는 그것을 변환 할 : id, type, location
나는 사용하여이 작업을 수행하기 위해 관리 루프에 내장되어 있지만 매우 느립니다. new_format_columns = ['ID