나는이 형식 "x" "y"
1 A text1
2 A text2
3 A text3
4 B text4
5 B text4
6 B text5
7 C text6
와 프레임을 가지고 있고이로 변환해야합니다 "x" "y"
1 A text1;text2;tex3
2 B text4;text5
3 C text6
아마 모양 변경하여 수행 또는 개주하지
데이터 세트를 길게에서 길게 바꿀 때가 있습니다. 특히 새 와이드 데이터 세트는 긴 데이터 집합의 고유 ID 수에 해당하는 행으로 구성되어야하며 열 수는 다른 변수의 고유 값의 배수입니다. 의이이 원본 데이터 셋입니다 가정 해 봅시다 : 새로운 데이터 세트에서 ID a b C d e f g
1 1 1 1 1 2 3 4
1 1 1 2 5 6 7 8
2
저는 특히 Python과 pandas에 매우 익숙합니다. ID 변수가 다른 열과 일치하는 데이터 프레임의 한 열에서 모든 문자열을 연결하려는 불규칙한 변형 문제가 있습니다. id에 따라 수행해야하는 연결 수가 달라질 수 있으므로 불규칙한 모양 변형 문제입니다. import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_
나는 장기 종가 데이터를 긴 형식으로 설정했으며 월간 수익 (산술)을 계산하려고합니다. : 그것은 (M1-M0)/M0 M1과 M0은 현재와 지난 달 respectively.This의 마지막 날에 가격이다 두 주식의 샘플입니다 같이 계산된다 dput(q1)
structure(list(Date = structure(c(13027, 13028, 13031, 1
내 질문은 matlab의 '모양 변경'기능에 관한 것입니다. 나 자신과 일부 연구자들은 연구 관심 분야로 이미지 용 바이트 카운터 (tiff, .JPEG 등)를 만들었습니다. 그런 다음 결과를 다른 익명의 당사자에게 보냈습니다. 이것의 결과는 우리가 생산했던 카운터가 틀렸고 분명히 matlab 함수의 변형이 사용되어 져야한다고 들었다. 제안 된 코드는 다음
lme4 패키지에서 HLM을 실행하기 위해 데이터 세트를 재 형성하고 있습니다. 나는 주로 reshape2 패키지와 dplyr 패키지의 다른 함수에서 melt 함수를 시도했다. 그러나, 그들은 내가 원하는 것을 나에게주지 않았다. ID Totalscore Gender SA3B SB3C SJJD SUAB
0511 390 F 1 NA NA NA
052
여러 개의 열 집합을 모으는 문제는 이미 여기에서 다루었습니다 : Gather multiple sets of columns, 제 경우에는 열이 고유하지 않습니다. I 다음 데이터가 : 질문 위한 식별자 : input <- data.frame(
id = 1:2,
question = c("a", "b"),
points = 0,
반복되는 질문 인 경우 사과드립니다. 가정하자 I 매트릭스 0 1 2 3 4 5 6 7
8 9 1 2 3 4 5 6
및 벡터 B [1,2,3,4,1,2,3,4]을 갖는다. 따라서 행렬 A에는 벡터 b을 기반으로 여러 정렬 된 측정 값이 포함됩니다. 과 같은 크기가 [2 2 4] 인 행렬을 어떻게 바꿀 수 있습니까? 나는 reshape이 필요하다는 것을
에 행과 행으로 병합 그래서 -이처럼 보이는 data.frame 있습니다 ID SNPIndex A1 A2
ID1 1 A B
ID1 2 B B
ID1 3 A B
ID2 1 A B
ID2 2 B B
ID2 3 A A
ID3 1 B B
....
하고 같이하는 내가 좋아하는 것 : ID 1_A1 1_A2 2_A1 2_A2 3_A1 3_A2
ID
5 개의 다른 변수 유형의 1 시간 데이터 (각각 24 개의 값)가있는 24x5 매트릭스 M이 있습니다. 예를 들어, 4 시간을 의미합니다. 다음과 같은 세 가지 모양으로 더 좋은 방법이 있습니까? M = reshape(nanmean(reshape(reshape(M,1,[]), 4, [])), [], 5)
아니면 더 나은 읽기 : 귀하의 답변 M = r