长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...%>% gather(key = "variables", value = "values") head(mtcars_long) 2 部分列保持不变 区别于reshape2，...只将指定变量从宽数据变成长数据
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...读取数据集 confirmed_df = pd .read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv') deaths_df = pd...Confirmed、Deaths 和 Recovered 列的完整表格： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
SWOT 河流数据库（SWORD） 地表水和海洋地形（SWOT）卫星任务于 2022 年 12 月成功发射，通过提供大量的河流水面高程、宽度和坡度测量数据集，彻底改变了我们观测河流的能力。...为了最大限度地提高这些数据的实用性和灵活性，SWOT 任务提供了各种数据产品，包括每个 SWOT 立交桥的 shapefile 格式河流矢量数据。...这个全面的数据集涵盖了全球 30 米宽及以上的河流，使研究人员能够对河流系统进行深入分析，并充分利用 SWOT 数据的潜力。...SWORD 整合了多个现有全球水文地理数据集的数据，包括全球陆地卫星河宽（GRWL）、MERIT Hydro、HydroBASINS 和全球河流阻塞数据库（GROD）。...海域和节点形状文件数据集已下载压缩，并作为单独的形状文件上传。
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...cond2 12.9 ") # 确保 subject 列是一个因子 olddata_long$subject <- factor(olddata_long$subject) tidyr 从宽格式到长格式...reshape2 从宽格式到长格式 使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M...下面代码使用 dcast() 函数重塑数据。
简介： 中国长序列地表冻融数据集——双指标算法(1978-2015)采用SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB,37v...数据集ID: TPDC/SOIL_FREEZE_THAW 时间范围: 1978年-2015年 范围: 中国大陆主体部分 来源: 国家青藏高原科学数据中心 复制代码段: var images = pie.ImageCollection...时间分辨率 无效值 地表冻融状态 B1 Byte 25km 日 0 1, 冻结 2, 融化 3, 沙漠 4, 水体 date string 影像日期 代码： /** * @File : 中国长序列地表冻融数据集...——双指标算法（1978-2015） */ // 加载中国长序列地表冻融数据集——双指标算法（1978-2015） var images = pie.ImageCollection("TPDC/SOIL_FREEZE_THAW...中国长序列地表冻融数据集——双指标算法（1978-2015）. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Geocry.tpdc.270029.
: 1 摘要 该数据集提供了不同研究团队在美国阿拉斯加和加拿大西北地区站点测量到的土壤解冻深度和湿度 (STDM) 测量值以及介电特性。...每个站点有多个观测数据，观测数据总数为 352,719 个。数据集包括通过机械探测（6.0%）或地面穿透雷达（GPR）（94.0%）测量的 206,000 个活动层厚度观测值。...该数据集在克莱顿等人（2021 年）的相关出版物中被称为 "土壤水分和活性层厚度实地测量数据集"（SMALT），包括在巴罗、苏厄德半岛、北坡、费尔班克斯、冷脚、育空-库斯科温（YK）三角洲、美国阿拉斯加三角洲交界处和加拿大西北地区的研究地点或附近收集的数千份解冻深度和土壤水分测量数据...数据收集 数据集包括使用机械探测（6.0%）或 GPR（94.0%）测量的 206,000 个 ALT 观测值。测量小组通常在八月和九月进行测量，此时接近解冻季节的末期。...接收器测量的双向移动时间（TWTT）是从发射器到冻土层再返回的时间。
ATom: L2 In Situ Measurements of Aerosol Microphysical Properties (AMP) 简介 该数据集提供了气溶胶微物理特性（AMP）仪器包在美国国家航空航天局大气断层扫描...该数据集包括 131 个逗号分隔文本（ICARTT）格式的文件。...该数据集提供了气溶胶微物理特性（AMP）仪器包在美国国家航空航天局大气断层扫描（ATom）任务的机载活动中测量的干气溶胶粒子的数量、表面和体积浓度及粒度分布。...这里包括三类数据 1) NAerosol，包括计算的光学参数，如不对称参数和与卫星、Aeronet 和激光雷达测量相关的多个波长的消光；2) NCoarseAerosol，提供标准温度和压力下选定粒径范围内气溶胶和云粒子的粒数浓度...这些探测器可以直接测量气溶胶的物理和化学特性，例如粒子大小和组成。 AMP数据的收集对于了解大气中的气溶胶的来源、演化和影响非常重要。
事实上，它是基于在数据集中选择的电影和这些电影的评分。然后，通过预测这些电影的收视率，使用该模型来预测用户可能感兴趣的电影。 MovieLens’ ratings.csv 数据集 ?...有关此数据集的所有信息可以直接从以下链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/latest/的README.html得到 “这个数据集[1]（ml-latest-small...这些数据由610名用户在1996年3月29日至2018年9月24日期间创建。该数据集于2018年9月26日生成。 用户是随机选择的。所有选定的用户都对至少20部电影进行了评分。不包括人口统计信息。...我们还可以注意到《阿凡达（2009）》和《盗梦空间（2010）》这两部科幻电影的出现。 我感谢有必要注意到机器学习算法的魔力，因为正如我提醒你的那样，只使用了1.0到5.0的评分。...总结 在本文中，我们共同了解了如何使用Python编程语言将一个简单的数据集转换为一个真正的电影推荐系统，并将其部署为一个web应用程序。 我们还了解到，推荐系统通常基于不同的互连算法。
摘要 该数据集提供了 2016 年 8 月、2017 年 6 月和 9 月以及 2018 年 7 月至 8 月期间在阿拉斯加七个地点进行的解冻深度测量。其中三个地点是成对的未烧毁-烧毁地点。...所选地点旨在调查火灾干扰，跨越从连续到零星的永久冻土区域范围，并涵盖阿拉斯加各地的北方森林、草丛苔原、高地柳树/草本灌丛以及低地沼泽和湿润苔原等植被类型。数据以逗号分隔值 (CSV) 格式提供。...该数据集有一个逗号分隔（.csv）格式的数据文件。 解冻深度测量点的位置。其中五个地点是成对的未焚烧地点和 IMNH & IMNL 地点，这些地点非常靠近，因此显示为一个符号。...该数据集有一个逗号分隔（.csv）格式的数据文件：thaw_depth.csv。...使用 1.15 米长的 T 型解冻深度探头，沿每个横断面以 1 米为单位测量和记录解冻深度。按照 ABoVE 解冻深度规程，如果存在苔藓层，则从苔藓层顶部开始测量解冻深度。
简介： 全球长时序(10000BC-2100)农地分布产品(1km)，由清华大学地学系俞乐课题组发布，产品空间分辨率为1000m，时间范围从公元前10000年到公元后2100年。...数据完整刻画和预估了从农业起源到本世纪末的全球农地变化信息，相较于现有的其他长时序农地分布数据，它能更好地反映农地分布细节和空间异质性。...该数据成果可应用于粮食安全、生物地球化学循环、气候变化、生物多样性等领域的研究和管理中，对于农业科学研究和实践管理有重大的理论指导及现实意义。 农用地是指用于农业生产的土地。...地形和海拔高度：地形和海拔高度也会影响到农用地的分布。地形平坦，海拔适中的地区更容易分布农用地。 4. 人口分布：人口分布对于农业生产的需求和资源的分配也会影响到农用地的分布。...数据集ID: GLOBAL_CROPLAND_1KM 时间范围: 公元前10000年-2100年 范围: 全球 来源: 清华大学 复制代码段: var images = pie.ImageCollection
简介 全球红树林观测 这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）提供的 L 波段合成孔径雷达（SAR）全球mask数据集，从 1996 年到 2020 年的 11 个时间段，建立了全球红树林范围和变化的长期时间序列...该研究采用 "从地图到图像 "的方法进行变化检测，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值化和上下文红树林变化掩码进行更新。...误差来源包括合成孔径雷达镶嵌数据集的错误登记（只能部分纠正），以及红树林破碎区域（如水产养殖池塘周围）的混淆。...数据集说明 免责声明：数据集说明的全部或部分内容由作者或其作品提供。 预处理¶ 对栅格图块进行镶嵌，以便将所有外延和相关栅格图块整合到单一集合中。 日期范围随后被添加到栅格和矢量图层中。...数据集 全球红树林观测： 年度红树林范围 4.0.19 为提高全球红树林观测（GMW）基线的分辨率和地方相关性，为 2020 年创建了一个新图层。
一、场景 目前使用s3替代hdfs作为hive表数据存储，使用spark sql insert数据到hive表，发现一个简单的查询+插入任务，查询+insert的动作显示已经执行完，任务还在跑...默认commit策略下，spark在输出数据的时，会先输出到临时目录上，临时目录分task临时目录和job临时目录，默认的commit task操作是将执行成功的task的输出数据从task的临时目录rename...到job的临时目录task目录，commit job操作则是driver单线程遍历所有job临时目录下所有task目录并rename到用户指定的输出目录下。...将mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version设置为2，默认是1，新的commit算法对commit task做了一下改动，不再将task临时目录mv到job...简单概括就是单线程mv变多线程mv，新的commit算法提高了性能，但是降低了数据一致性。
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。...SQL或其他关系型数据库的用户对此应该会比较熟悉，因为它实现的就是数据库的join操作。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...数据库风格的DataFrame合并 数据集的合并（merge）或连接（join）运算是通过一个或多个键将行链接起来的。这些运算是关系型数据库（基于SQL）的核心。...”旋转为“宽格式” 多个时间序列数据通常是以所谓的“长格式”（long）或“堆叠格式”（stacked）存储在数据库和CSV中的。...、清洗、重塑，我们可以进一步学习matplotlib数据可视化。
标签：pandas，melt()方法 有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...将pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。...但是，注意到列标题中的一个小问题——“variable”和“value”列的描述性不强。我们想把它们分别改为“Month”和“Sales”。 可以使用df.rename()方法来实现。
2 数据集 在过去 2-3 年中，出现了几个大型的面向 VQA 任务的数据集。表 1 是这些数据集的情况摘要。 ?...作者进一步将其扩展到多元世界的场景，用来模拟分割和分类标签的不确定性。不同的标签代表不同的 W，所以概率模型为 ? 。 这里，S 是带有类标签分布的一组分割图像集。...分类 [c]（对于给定的图像和注意映射，其输出属于 c 的标签的分布；c 可以是「颜色」），重新注意 [c]（它使用注意映射并基于 c 重新计算这个映射；c 可以是「上面」，意味着将注意力向上移动），测量...之后通过反向传播端到端（end-to-end）地训练整个系统。模型在 VQA 数据集与一个更具挑战性的合成数据集（由于发现 VQA 数据集不需要太多的高级推理或组合）上评估。...这对于长问题可能是有帮助的，由于这些问题更难用 LSTM/GRU 编码表示为单个向量，因此首先对每个词进行编码，然后使用图像来注意重要的词，这样有助于提高模型的准确率。
上一期见：WGS分析实战-01：从SRA数据下载到构建GenomicsDatabase GenotypeGVCFs for id in {1..5} do echo "gatk --java-options...genotyping.commandlines -CPU 5 1>genotyping.time.log 2>genotyping.err.log & SelectVariants 1.获取biallelic SNP位点数据集...selectBIALLELIC.commandlines done ParaFly -c selectBIALLELIC.commandlines -CPU 5 2>selectBIALLELIC.err.log & 2.INDEL数据集获取...I=PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.chr5.vcf.gz \ O=ALL.PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.vcf.gz 到这一步就获得可以用于后续分析的...SNP数据集了。
1.数据集简介 数据集有10个类别，分别是红灯的圆球，向左，向右，向上和负例以及绿灯的圆球，向左，向右，向上和负例，如下图所示： [1.png] 数据集的可通过如下链接进行下载：baiduyun，google...2.2 dataset.py 第二步我们要构建数据集类，pytorch封装了一个torch.utils.data.Dataset的类，我们可以重载__len__和__getitem__方法，来得到自己的数据集管道...，__len__方法是返回数据集的长度，__getitem__是支持从0到len(self)互斥范围内的整数索引，返回的是索引对应的数据和标签。...shape)) 2.3 util.py 在上面的dataset.py中，class初始化时，传入了dataset_names，所以utils.py文件中就通过get_train_val_names函数得到训练数据集和验证数据集的...如果还想计算精确度，在训练玩数据集之后，运行命令： $ python compute_prec.py 有运行可以到github上提issue或者在给我的邮箱867540289@qq.com发邮件。
简介 长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集，基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率...0.025°（~2.5km）格点数据集（简称LZU0025）。...其中pre_0025_1.nc，tem_0025_1.nc数据的时间范围是从1951年到1980年。pre_0025_2.nc，tem_0025_2.nc数据的时间范围是从1981年到2011年。...前言 – 人工智能教程 以下是一些常用的其它的长时序降水和气温数据集： CRU TS: CRU（Climate Research Unit）是一个英国东安格利亚大学的研究机构，其制作的时间序列数据是全球最长的气候数据集之一...长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集（1951-2011）. 国家青藏高原科学数据中心, 2019. DOI: https://doi.org/10.1594/PANGAEA.895742.
01 第二集-数据集 数据是深度学习的精神食粮，没有大数据，是万万不可能有深度学习的成功的。 本课的主要内容： 1， 深度学习里的经典数据集与历史节点。 2， 数据集的发展趋势。...02 第三集-数据增强 很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好。 1，寻找更多的数据；2，充分利用已有的数据进行数据增强。 什么是数据增强呢？...它也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。 本课的主要内容： 1，有监督的数据增强方法。 2，无监督的数据增强方法。...03 第四集-神经网络 这一课将比较传统神经网络和卷积神经网络各自的输入，结构与计算效率，应用场景，重要讲述卷积神经网络设计的核心思想及其背后的原理，为接下来展开讲述的优化，可视化，模型结构等打好基础。
前面的推文中我们说过，在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来，那么，怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢？...这对很多新手来说都是一个难题，因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中，而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。...本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类，后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。...加载自定义图片数据集 如果你已有数据集，那么，请将所有数据存放在同一目录下，然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示： $ tree flower_photos -L 1 flower_photos...如果你已有自己的数据集，那就按上面的结构来存放，如果没有，想操作学习一下，你可以通过下面代码下载上述图片数据集： import tensorflow as tf import pathlib data_root_orig
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