如何转置和展平有缺失值的csv进行转置？ - 腾讯云开发者社区

表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C. 通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...Table.TransformColumns([转置],{"Column1",each try DateTime.ToText...最后通过透视得到最终的结果 Table.Pivot(更改的类型, List.Distinct(更改的类型[属性]), "属性", "值" ? 再来看下简化的操作。...(二) 直接在分组表格里面修改标题进行合并 1. 到分割表格并转置这一步基本都一样 ? 2. 提升标题 Table.PromoteHeaders([转置]) ? 3....如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。

2.9K1 0

【深度学习】 NumPy详解（二）：数组操作（索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作）

展平数组 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 获取数组形状 print(arr.shape) # 输出：(2,...改变数组形状 reshaped_arr = arr.reshape((3, 2)) print(reshaped_arr) # 输出： # [[1 2] # [3 4] # [5 6]] # 展平数组...转置操作数组转置操作是指将数组的行和列互换的操作，转置操作对于处理二维数组特别有用，例如在矩阵运算和线性代数中经常需要对数组进行转置。 a....使用.T属性在NumPy中，多维数组对象（ndarray）具有一个名为.T的属性，可以用于进行转置操作。该属性返回原始数组的转置结果，即行变为列，列变为行。...使用transpose()函数另一种实现数组转置的方法是使用np.transpose()函数。该函数接受一个多维数组作为参数，并返回其转置结果。

1191 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pandas知识点-Series数据结构介绍

与DataFrame相比，DataFrame有行索引和列索引，而Series只有行索引。...关于索引还需要注意，Pandas中的索引值是可以重复的，当然最好不要设置重复，避免在进行一些索引不可重复的操作时出现错误。 2....DataFrame由多个Series组成，当多个Series的长度不一样时，DataFrame中会有缺失值，Pandas中用NaN(Not a Number)表示缺失值，如上面的df1中就有一个缺失值。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series

2.3K3 0

人工智能测试-NLP入门（1）

* [3, 4] = 1 * 3 + 2 * 4 = 11 向量夹角余弦值： cosΘ = A * B / |A| * |B| 向量的模 |A| = \sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{...2} +...+ x_{n}^{2}} 矩阵 Matrix 是一个二维数组，矩阵中每一个值是一个标量，可以通过行号和列号进行索引 \begin{pmatrix} 1 & 4 \\ 2 & 5 \\...= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和矩阵转置(transpose),即行列互换张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...axis=1)) # 改变形状为3行2列矩阵 print(np.reshape(x, (3,2))) # 开根号 print(np.sqrt(x)) # 求指数 print(np.exp(x)) # 转置...print(x.transpose()) # 展平 print(x.flatten()) # 将x转换成浮点型张量 x = torch.FloatTensor(x) print(x) # 明确指出将x

1191 0

NumPy学习笔记

，也可以用以下方式，既shape参数，这是个数组： ones方法，看名字就知道和zeros方法的区别和相似指出了：构建元素值全是1的数组： zeros_like方法，入参是数组，作用是构造新数组...，类型和尺寸都参考入参数组的：有zeros_like，就会有类似的ones_like：类似的还有empty_like，不过它生成的都是未初始化的元素还有个使用的方法full_like...，结果与dot结果一致：另外还要有逆矩阵、转置矩阵、矩阵转数组的成员变量需要注意：爱因斯坦求和约定这里不细说爱因斯坦求和约定本身，只聊聊NumPy对该约定的支持，主要是einsum方法的使用...：如下图，表达式i->，箭头左侧只有一个字母，表示输入是一维，箭头右侧空空如也，表示降到0维，也就是求和：三维矩阵降为二维矩阵：矩阵转置：还可以输入两个矩阵，做矩阵相乘，注意ij...）数据访问 slice：分片参数 transpose：转置二维数组 ravel：展平多维数组，返回值是原值的视图，修改返回值会导致原值被改 flatten：展平多维数组，返回值是新的内存对象，修改返回值不会影响原值

1.6K1 0

YOLO 的“数学”实现

在此示例中，我们用2 x 2的窗口和步幅为2对每个卷积矩阵进行最大池化。我们也最大池化部分区域。在这种情况下，我使用了一个实现最大池化的函数，如果所有值都为负，则将值设置为零。...第六步：展平现在输入图像已经被过滤成一个更适合最终建模任务的抽象表示（实际上是通过几个卷积层，而不是本示例中的一个卷积层），可以通过展平将其转换为一个向量。...第七步：输出投影可以使用一个密集网络（即矩阵乘法）将展平的矩阵投影到最终输出。YOLO的最终输出包括SxSxC类预测和SxSxBx5个边界框预测。因此，输出的形状必须为SxSx(C+Bx5)。...假设在前一步展平的输出长度为L，则密集网络的权重矩阵形状必须为Lx(SxSx(C+Bx5))。在这个示例中，我们假设S为1，C为2，B为1。L是展平向量的长度，为18。...因此，权重矩阵的形状应为18 x 7。注意：用`表示转置矩阵。每个网格单元的类概率之和应为1。因此，每个网格单元的预测类概率需要进行softmax。

1481 0

numpy之数组基础

参考链接： Numpy 遍历数组一维数组，多维数组：涉及方法索引和切片展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果 dtype显示数据类型，...注意复数不能转换为整数和浮点数 dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...这里，字节序是指位长为32或64的字（word）存储的顺序，包括大端序（big-endian）和小端序（little-endian）。...transpose ：转置矩阵是很常见的操作 resize 和 reshape 函数的功能一样，但 resize 会直接修改所操作的数组组合数组： 1、水平组合，函数hstack 或者...函数一样矩阵的转置矩阵、 8、real imag 复数组成的数组的虚部和实部 9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组

2.3K4 0

小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

, 3) # 查看所有元素个数（行*列） matrix.size >>> 12 # 查看维数 matrix.ndim >>> 2 最大值和最小值 # 最大值 np.max(matrix) >>> 12...[3, 4]]) # 计算逆矩阵 np.linalg.inv(matrix_n) >>> array([[-2. , 1. ], [ 1.5, -0.5]]) 展平矩阵...（The Determinant Of A Matrix）、矩阵的迹（The Trace Of A Matrix）和矩阵的秩（The Rank Of A Matrix） matrix = np.array...np.linalg.matrix_rank(matrix) >>> 2 矢量或矩阵转置 # 创建一个矢量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 转置 vector.T...创建一个矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 转置

1K4 0

一文搞懂反卷积，转置卷积

这些方法就像是人工特征工程一样，并没有给神经网络学习的余地，神经网络不能自己学习如何更好地进行插值，这个显然是不够理想的。...因此就结论而言，卷积操作是多对一，而转置卷积操作是一对多，如下图所示，每一个“对”而言，都需要维护一个权值。但是我们将如何具体操作呢？...总结转置卷积操作构建了和普通的卷积操作一样的连接关系，只不过这个是从反向方向开始连接的。我们可以用它进行上采样。另外，这个转置卷积矩阵的参数是可以学习的，因此我们不需要一些人为预先定义的方法。...即使它被称为转置卷积，它并不是意味着我们将一些现存的卷积矩阵简单转置并且使用其转置后的值。从本质来说，转置卷积不是一个卷积，但是我们可以将其看成卷积，并且当成卷积这样去用。...我们通过在输入矩阵中的元素之间插入0进行补充，从而实现尺寸上采样，然后通过普通的卷积操作就可以产生和转置卷积相同的效果了。

8782 0

精选100个Pandas函数

describe() # 描述统计信息 duplicated() 判断是否有重复元素 drop_duplicates() #删除重复值 dropna() # 删除缺失值 diff() 一阶差分...() 判断元素中是否存在缺失值；返回的是True或者False i isnull() # 判断序列元素是否为缺失值，返回bool值 isin() 成员判断 iloc() # 定位数据；只能使用数值...pct_change 运算比率；后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series数据 pd.DataFrame() # 创建...） str.replace() 值替换（可使用正则） round() 四舍五入 read_csv() # 读取csv文件 read_excel() # 读取Excel文件 read_table...() 转为字典 tolist() 转为列表 transpose .T # 转置 u unique() 元素唯一值（去重） unstack # 不要堆叠，多行转列 v var() 计算方差

2753 0

Numpy 改变数组维度的几种方法

来自《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》 Numpy改变数组维度的方法有： reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose()...resize() 下面将依次进行说明 0....3*4 个房间 2.ravel函数可以将多维数组展平（也就是变回一维） c = b.ravel() print(c) 得到一维数组 [ 0 1 2 3 4 5 6 7...8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 3.flatten函数也是将多维数组展平，与ravel函数的功能相同，不过flatten函数会请求分配内存来保存结果...21 22 23]] 5.transpose函数将矩阵进行转置 d = b.transpose() print(d) 得到 4*6 的多维数组 [[ 0 4 8 12 16 20

2K2 0

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...'c','d','e']) print(obj_1) Out： a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN e NaN dtype: float64 重新定义索引时，如何填充缺失值...仍以 obj 为例， 1）缺失值填充为0。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...values属性值，而读取csv时生成的直接就是一个数组。

2.9K18 0

Pandas——高效的数据处理Python库

DataFrame是有多个数据表，每个列拥有一个label，DataFrame也拥有索引 ?...实际上DataFrame内部用numpy 格式存储数据，可以单独查看index和columns ? describe()显示数据概要 ? 和numpy一样，可以方便的得到转置 ?...缺失值 pandas用np.nana表示缺失值，不加入计算 dropna()丢弃有NaN的行 fillna(value=5)填充缺失值 pd.isnull()获取布尔值的mask，哪些是NaN 统计...平均值 mean() 对另一个纬度做平均值只需加一个参数 mean(1) 这里的1是纬度， 0表示x , 1 表示y, 2表示z 以此类推 Apply函数对行或列进行操作...，可以用lambda表达式读取csv xls hdf5 pd.read_csv('filename') pd.read_excel('filename','Sheet1') pd.read_hdf

1.7K9 0

自定义MATLAB函数提高代码重用性与可读性

确定函数的功能在编写函数之前，需要明确其功能。例如，如果我们需要一个计算矩阵的转置和逆的函数，可以将其定义为matrixOperations。2....; end % 计算转置和逆 transposeMatrix = inputMatrix....例如，假设多个项目都需要计算矩阵的转置和逆，那么只需编写一次matrixOperations函数即可在所有项目中使用。2. 增强代码可读性自定义函数使得代码结构更加清晰，逻辑更为简洁。...以下是一个自定义函数cleanData，用于去除数据中的缺失值，并进行归一化处理：function [cleanedData, normalizedData] = cleanData(rawData)...% cleanData 处理原始数据，去除缺失值并归一化 % 输入参数: % rawData - 原始数据矩阵 % 输出参数: % cleanedData - 去除缺失值后的数据

2791 0

自定义MATLAB函数：提高代码重用性与可读性

3141 0

NumPy 1.26 中文官方指南（二）

2D 数组将被展平。...转置和重塑矩阵这一部分涵盖 arr.reshape(), arr.transpose(), arr.T 需要转置矩阵是很常见的。NumPy 数组具有允许您转置矩阵的属性T。...重塑和扁平化多维数组这一部分涵盖 .flatten(), ravel() 有两种常用的展平数组的方法：.flatten()和.ravel()。...转置和重塑矩阵本节介绍 arr.reshape()，arr.transpose()，arr.T 对于转置矩阵，经常需要转置矩阵。NumPy 数组具有允许你转置矩阵的属性T。...重新塑造和展平多维数组本节涵盖 .flatten()，ravel() 有两种常用的方法来展平一个数组：.flatten() 和 .ravel()。

3541 0

Numpy--改变数组维度

//blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168 来自《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》 Numpy改变数组维度的方法有...： reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() 和 swapaxes() resize() 下面将依次进行说明 0....函数可以将多维数组展平（也就是变回一维） c = b.ravel() print© 得到一维数组 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15...16 17 18 19 20 21 22 23] 3.flatten函数也是将多维数组展平，与ravel函数的功能相同，不过flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图...9 10 11] [12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]] 5.transpose函数将矩阵进行转置（可以用于多维度的维度交换，如: np.transpose

8442 0

数据清洗（data cleaning）的重要性

图2 另外有时需要对数据进行转置（transpose），因为有些时候需要特定的数据格式才能进行下一步的数据分析，比如宽数据转长数据，或者长数据转宽数据。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...可能你会问，为什么要转置RMDQ的这一列数据呢？...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?...图3 总结一下数据清洗具体包含的操作除了检查变量是否有效、是否在合理范围内，还包括拼接、抽提、拆分、观测和变量的筛选、变量类型转换、行列转置、新变量生成、赋值、缺失数据填补等等只要是为进一步数据分析做准备的工作都可以看做是数据清洗

2.1K1 0

生信技能树-R语言-day3

将这些元素筛选出来#提示：%in%length(g %in% s) # 错误，因为%in%产生的逻辑值中，T和F都存在，所以都会被计算个数，相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...-2 4 gene4 down -4数据框的属性> dim(df1)# 列和行分别有几个子集> nrow(df1)# 有几个子集行 > ncol(df1)# 有几个子集列 > rownames...把他们排成三行> m [,1] [,2] [,3][1,] 1 4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9矩阵取子集m[x,y]矩阵的转置和转换...t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...[2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > t(m) # 转置行和列 [,1] [,2] [,3]a 1 2 3b 4 5 6c 7 8

761 0

NumPy初步使用

np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array([1,2,3,4]).tolist() 获取ndarray对象的基本信息...1,2,3,4], dtype=np.int32) np.arrat([1.2,1.3,1.4], dtype=np.float64) 创建特殊ndarray对象：全0(zeros)、全1(ones)、随机值(...reshape) np.arange(0,12).reshape((3,4)) # [[ 0, 1, 2, 3], # [ 4, 5, 6, 7], # [ 8, 9, 10, 11]] 展平...，转化为一维数组(flatten) a = np.arange(12).shape(3,4) a.flatten() 矩阵转置(transpose) a = np.arange(12).reshape

3763 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

不同列不同行的数据如何进行转置？

【深度学习】 NumPy详解（二）：数组操作（索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作）

Pandas知识点-Series数据结构介绍

人工智能测试-NLP入门（1）

NumPy学习笔记

YOLO 的“数学”实现

numpy之数组基础

小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

一文搞懂反卷积，转置卷积

精选100个Pandas函数

Numpy 改变数组维度的几种方法

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

Pandas——高效的数据处理Python库

自定义MATLAB函数提高代码重用性与可读性

自定义MATLAB函数：提高代码重用性与可读性

NumPy 1.26 中文官方指南（二）

Numpy--改变数组维度

数据清洗（data cleaning）的重要性

生信技能树-R语言-day3

NumPy初步使用

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐