简单的方法来转置每6行为columns1，2，3等在Sql？
在SQL中，可以使用一些简单的方法来转置每6行为columns1、2、3等。以下是一种常见的方法：
- 首先，我们可以使用ROW_NUMBER()函数为每一行生成一个序号，以便后续分组操作。
SELECT
(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) - 1) / 6 AS GroupId,
*
FROM
your_table;- 接下来，我们可以使用GROUP BY子句将每6行作为一个组，并将它们连接在一起。
SELECT
MAX(CASE WHEN GroupId = 0 THEN column_value END) AS column1,
MAX(CASE WHEN GroupId = 1 THEN column_value END) AS column2,
MAX(CASE WHEN GroupId = 2 THEN column_value END) AS column3,
...
FROM
(
SELECT
(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) - 1) / 6 AS GroupId,
column_value
FROM
your_table
) AS subquery
GROUP BY
GroupId;在上述代码中，your_table是你要转置的表名，column_value是你要转置的列名。
这种方法将每6行作为一个组，并将它们转置为不同的列。如果行数不能被6整除，最后一组将会有少于6行的数据。
这是一个简单的方法来转置每6行为columns1、2、3等在SQL中的实现。希望对你有帮助！
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我想使用tensorflow将一个矩阵的每一行与另一个矩阵相乘。例如：
A = [1,2,3 ; 4,5,6]
B = [1,1,1 ; 2,2,2 ; 3,3,3]
将A的每一行乘以整个矩阵B，则得到的张量应为
C = [[1,2,3 ; 2,4,6 ; 3,6,9],
[4,8,12 ; 5,10,15 ; 6,12,18]]
提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 0
2回答
与严格的matrix类的对象相反，是否有一种既定的/最佳实践方法来对data.frame进行矩阵相乘？也就是说，有没有可以愉快地接受data.frames的%*%的替代方案或变体？
唯一的目的是在将data.frame提供给%*%之前，保存用于将其转换为矩阵的无关代码的混乱。
例如，这个
as.matrix(data.frame(a=c(1,2,3), b=c(5,6,7))) %*% c(2,2)
可以简化为
data.frame(a=c(1,2,3), b=c(5,6,7)) %*% c(2,2)
浏览 4提问于2020-07-13得票数 0
1回答
我有成功导入csv文件和组织字段的代码(见下文)，但是我正在努力寻找一种方法来按字段组织数据，以便可以使用matplotlib来绘制图形，这样我就可以将每一行的每一行字段直接相互比较。
import csv
with open ('C:\\Users\\User\\Desktop\\ubiome samples\\ubiomesamples.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)
fields = ['tax name
浏览 1提问于2017-07-28得票数 0
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1回答
我有一个矮小的数组：
a = np.array([[[1,2,3],[-1,-2,-3]],[[4,5,6],[-4,-5,-6]]])
b是a的转位体。我想要像这样
b = np.array([[[1,-1],[2,-2],[3,-3]],[[4,-4],[5,-5],[6,-6]]])
有可能在一条线上完成吗？
编辑：
如果我用这个代替：
a = np.empty(3,dtype = object)
a[0] = np.array([[1,2,3],[-1,-2,-3]])
a[1] = np.array([[4,5,6],[-4,-5,-6]])
我怎么才能得到b？
浏览 0提问于2011-12-05得票数 6
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2回答
我正在尝试弄清楚如何在numpy中做一种标量矩阵乘法。
我有过
a = array(((1,2,3),(4,5,6)))
b = array((11,12))
我想做的是
a op b
导致
array(((1*11,2*11,3*11),(4*12,5*12,6*12))
现在我正在使用下面的表达式
数组a* c= (( b，b，b)).transpose()
不过，似乎一定有更有效的方法来做这件事。
浏览 1提问于2010-09-28得票数 4
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2回答
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'start':[1,2,3],'zone':['a','b','c']});
df['end']=[4,5,6]
df.set_index('zone',drop=True,inplace=True,append=False)
print(df)
start end
zone
a 1 4
b 2 5
c
浏览 3提问于2017-06-07得票数 3
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我正在处理相当大的数据数组，但这里我将考虑一个玩具示例。
假设a是6x3数组：
a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9;10,11,12;13,14,15;16,17,18]
我希望通过水平切片将其重组为大小为(3,3,2)的数组，这样得到的数组b将是：
b(:,:,1)= [1,2,3;4,5,6;7,8,9]
b(:,:,2)= [10,11,12;13,14,15;16,17,18]
但是，我试图用reshape函数：b=reshape(a,[3,3,2])来实现它，但是结果数组是不同的(以列开头的形式)。
我没有真正找到适当的选择，为重塑功能。这个问题有好的解决办法吗？我知道如何用一
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
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1回答
如何更改numpy数组结构？
我想改变如下。
(1,3,2) --> (1,2,3)
来自[[1,2],[3,4],[5,6]]
转到[[1,3,5],[2,4,6]]
谢谢。
浏览 3提问于2022-01-13得票数 -1
1回答
绘制标头为24小时时间戳的数据帧
、、、、
我有一辆CSV，它看起来像：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
<>
浏览 12提问于2022-02-23得票数 1
1回答
在阅读了之后，我希望以下内容能起作用：
Seq( Seq(1,2,3) , Seq(4,5,6) ).transpose()
但遗憾的是：
error: not enough arguments for method transpose: (implicit asTraversable:
Seq[Int] => scala.collection.GenTraversableOnce[B])Seq[Seq[B]].
Unspecified value parameter asTraversable.
Seq( Seq(1,2,3) , Seq(4,5,6) ).tra
浏览 0提问于2012-11-23得票数 0
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3回答
将矩阵应用于函数
、、
试图将矩阵应用于函数，但使用mapply却没有成功。
我试图为不同的参数求解一组方程。在一种更简单的函数集合形式中，我试图将一个函数传递给一个矩阵常量-
a b c
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
并试图求解方程3*a + 2*b + 3*c，并返回矩阵中每一行的答案。我已经将原来的函数改成了一个线性的、更简单的函数--这就是为什么我更喜欢使用#mapply，而以前的解释并没有对我有所帮助。
建立矩阵
my_vector <- 1:9
constants <- matrix(my_vector, 3, 3)
colnames(co
浏览 1提问于2019-09-15得票数 7
我有这些数组。
a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
b = np.array([-1, -2, -3])
我想用b的元素更改a的一些元素，如下所示：
a = [[1, -1, -1],
[3, -2, -2],
[4, -3, -3]]
我尝试过：a[:,1:]=b，但得到了一个异常：
ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (3,2)
向a广播b的正确方式是什么
浏览 6提问于2020-08-01得票数 0
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1回答
有没有办法打印几行字符串中的一些列。例如，假设我们有以下字符串：
EXAMPLE1
- -- ---
EXAMPLE2
我只打印列中有'-'的列。因此，本例的输出应为：
EAMLE1
------
EAMLE2
我在考虑拆分字符串，并通过压缩和打印遍历每一列，只打印那些有'-'但实际上不知道如何正确使用它的列。任何想法都将受到欢迎，提前致谢
浏览 6提问于2018-03-02得票数 1
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1回答
假设我有以下矩阵：
matrix = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
如何创建一个函数，以如下列表所示的方式返回列，而不使用快捷方式？提前谢谢。
new_matrix = [[1,4,7],
[2,5,8],
[3,6,9]]
浏览 7提问于2021-08-15得票数 0
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我需要根据列表在2D NumPy矩阵中选择一些单元格。但是，下面的代码
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = [(1,1), (1,2), (2,1)]
a[b]
引发以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-195-a8bd6862e58
浏览 0提问于2018-03-11得票数 1
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如果有人能帮我得到不包括数字6的每一列的平均值，我将不胜感激。所以在下面的例子中，我应该得到2, 6，4.5，因为对于第一列，当我不包括6时，平均值是(2/1)=2对于第二列，((3+9)/2)=6，对于第三列，((4+5)/2)=4.5。
下面是我为每一列取平均值的代码，但不排除6
def mean(x):
return sum(x) / float(len(x))
x = [[2,3,4],[6,9,5]]
b = map(mean, zip(*x))
print (b)
浏览 7提问于2017-10-24得票数 1
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6回答
转置二维数组
、、、、
如何有效地转置矩阵？有没有这样的库，或者你会使用什么算法？
例如：
short src[W*H] = {
{1,2,3},
{4,5,6}
};
short dest[W*H];
rotate_90_clockwise(dest,src,W,H); //<-- magic in here, no need for in-place
//dest is now:
{
{4, 1},
{5, 2},
{6, 3}
};
(在我的特定情况下，它的src数组是原始图像数据，目标是帧缓冲区，而我是嵌入在ARM上的一个不支持汇编的工具链上)
浏览 1提问于2009-09-21得票数 6
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2回答
情况
PyCharm有一个整洁的内置。但是，这个查看器似乎不能用于dataframe子类。
下面的PyCharm 2018.2.4屏幕截图显示了一个简单的例子。如您所见，View as DataFrame选项可用于标准的dataframe，但不适用于dataframe子类。
下面是示例代码，但采用文本格式：
import pandas as pd
class SubDataFrame(pd.DataFrame):
pass
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['a','b
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
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1回答
在MATLAB中有3 x n (n是随机数)矩阵。n=13示例
M = [40, 0, 0, 0, 41, 0, 0, 0, 0, 0, 41.6, 0, 20;
20, 0, 0, 0, 23, 0, 0, 0, 0, 0, 23, 0, 189;
102, 0, 0, 0, 192, 0, 0, 0, 0, 0, 96, 0, 21];
每行中两个非零数之间的零数是随机的，但这个数在行之间总是相同的。我想像这样插入每一行：
Minter = [40, 40.25, 40.5, 40.75, 41, 41.1, 41.2, 41.3, 41.4, 41.5, 41.6,
浏览 2提问于2015-06-07得票数 0
3回答
我有一个numpy矩阵，希望将每个列与给定的数组进行比较，如下所示：
M = np.array([1,2,3,3,2,1,1,3,2]).reshape((3,3)).T
v = np.array([1,2,3])
现在我想比较M的每一列和v，也就是说，我想要一个矩阵，第一列包含True，True，True。第二个说法是假的，真的，假的。第三，真，假，假。
我怎样才能做到这一点？谢谢!
浏览 0提问于2018-12-23得票数 1
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1回答
我在TensorFlow中有一个N维的一维向量，
如何构造成对平方差的和？
示例
输入向量
[1,2,3]
输出 6
计算为
(1-2)^2+(1-3)^2+(2-3)^2.
如果输入为N-dim向量l，则输出应为sigma_{i，j}((L)^2).
添加了问题：如果我有一个2d矩阵，并且希望对矩阵的每一行执行相同的处理，然后对所有行的结果进行平均，我如何才能做到呢？非常感谢！
浏览 1提问于2018-06-25得票数 3
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3回答
>> a = [2,3,4;6,7,8]
a =
2 3 4
6 7 8
>> mean(a)
ans =
4 5 6
其中[4 5 6]是每列的平均值
怎样才能得到每一行的平均值？
在我的示例中，我希望使用[3;7]
浏览 0提问于2012-02-01得票数 18
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我有一个向量v=1 2 3 4 5 6，我想把它转换成矩阵1 2；3 4；5 6，这意味着每两个相邻的索引都变成一行。但当我用
A=重塑(v，[]，2) I得到A=1 4；2 5；3 6
有一个MATLAB函数可以做到这一点吗？
浏览 2提问于2015-02-15得票数 0
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使用CSV格式，我想把数据写成两列。当前和所需的输出被附加。
import csv
A=[1,2,3]
B=[4,5,6]
header = ['1', '2']
data = [str(A), str(B)]
with open('Test.csv', 'w', encoding='UTF8') as f:
writer = csv.writer(f)
# write the header
writer.writerow(header)
# write the data
浏览 3提问于2022-03-07得票数 1
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3回答
数组的切片数组
、、
样本数组，
# sub-arrays are all of the same length
arr = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [2,4,6,8], [1,3,5,7]]
现在,
arr.some_slicing_technique(0..2)
应该给我，
[[1,2,3], [5,6,7], [2,4,6], [1,3,5]]
some_slicing_technique存在吗？解决这个问题的最好方法是什么？
浏览 0提问于2012-02-01得票数 2
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我试图使用多索引数据作为字典，以一种快速的方式检索感兴趣的行。我使用.ix[]方法按行的多索引来选择行，但当键不存在时会遇到异常。是否有一种方法可以获得()带有defualt返回值的行？或者我必须试一试-除了组合来做我想做的事？
示例：
df = DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3],'c':[1,2,3]})
df.set_index(['a','b'])
c
a b
1 1 1
2 2 2
3 3 3
现在，当尝试df.
浏览 4提问于2014-03-25得票数 0
2回答
反规格化R中的矩阵
、、、
我在R中有一个N x K矩阵，其中每一行都是一个观测值，每一列都是一个变量，它有一个固定的上下界。
我的矩阵初始设置为介于0和1之间的值。对此矩阵进行反规范化的最佳方法是什么？我使用以下函数：
denormalizeMult = function(m, lb, ub)
{
nobs = nrow(m)
nvars = ncol(m)
lbDiag = diag(lb, ncol = nvars)
rangeM = diag(ub - lb, ncol = nvars)
m%*%rangeM + matrix(rep(lb, nobs), nrow = nobs, byrow =
浏览 0提问于2012-07-08得票数 2
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1回答
我有一大堆无脊椎动物被识别为不同的分类方法。不过，我想要做的是读取我的数据帧中的每一行，然后用空白空间左侧的任何内容填充空白，而不覆盖任何现有的条目。 我的数据帧远远超出了这里显示的界限，所以我需要能够对数据帧中的任何行数执行此操作，但要能够在指定点(即属/种)停止。 这是我的数据框的一部分： df <- structure(list(Phylum = structure(c(2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Annelida", "Arthr
浏览 13提问于2019-03-19得票数 0
3回答
这是我的第一篇文章，我仍然是Python和Scipy的新手，所以对我不要太在意！我正在尝试将Nx1矩阵转换为python列表。假设我有一个3x1矩阵
x = scipy.matrix([1,2,3]).transpose()
我的目标是从x创建一个列表y，以便
y = [1, 2, 3]
我尝试过使用tolist()方法，但它返回[[1], [2], [3]]，这不是我想要的结果。我能做的最多就是这样
y = [xi for xi in x.flat]
但这有点麻烦，而且我不确定是否有更简单的方法来实现同样的结果。就像我说的，我还在学习Python和Scipy...
谢谢
浏览 2提问于2011-01-14得票数 5
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6回答
我在拼接两个数组时遇到了问题。假设我有两个数组：
a = array([1,2,3])
b = array([4,5,6])
当我做vstack((a,b))时，我会得到
[[1,2,3],[4,5,6]]
如果我使用hstack((a,b))，我会得到：
[1,2,3,4,5,6]
但我真正想要的是：
[[1,4],[2,5],[3,6]]
如何在不使用for循环的情况下实现这一点(它需要很快)？
浏览 1提问于2010-07-22得票数 1
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我有两个向量a和b，我需要构造这样的矩阵：
一个应该有效的解决方案是将叠加三次，一个容器，然后按元素进行乘法。
a = numpy.array([1,2,3])
b = numpa.array([10,20,30])
c = numpy.vstack((a,a,a)) * b
有没有更有效的方法来做到这一点？
浏览 0提问于2018-09-06得票数 2
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给定数据 Order_1 | Order_2 | Order_3
-----------------------
Bread Egg Key
Egg Pen Tea
Pen Book
Key Bag 需要转换为 Order_1, Egg, Bread
Order_2, Egg, Key, Pen
Order_3, Bag, Book, Key, Tea 标题变成了索引。对每一列进行排序和重复数据删除。
浏览 11提问于2019-09-12得票数 0
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2回答
我对Python非常陌生。我在numpy包中使用转置运算符：
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> np.T(X)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#8>", line 1, in <module>
np.T(X)
AttributeError: 'module' object has no attribute '
浏览 3提问于2013-01-01得票数 4
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2回答
我在Matlab中有( n )矩阵。例如(n=3)：
A=[1,2,3; 4,5,6; 1,9,9]
我希望将这个矩阵保存到向量(或数组) B，但是行应该是第一行。输出：
A=[1,2,3,4,5,6,1,9,9]
谢谢
浏览 4提问于2014-02-17得票数 0
3回答
我想知道是否有一种更明智的方法来执行下面的代码。基本上，它会打开一个有很多行和列的数据文件。然后对列进行排序，使每一列都是包含所有数据的向量。
"3.2.2 - Declare variables"
lineData = list()
for line in File:
splittedLine = line.split() # split
lineData.append(splittedLine) #collect
这里的乐趣开始了
"3.2.3 - define desired variables from file"
col1 =
浏览 0提问于2014-02-25得票数 11
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1回答
我有一个带有字符串列和数字列的dataframe。我想管理丢失的值。我想用每一行的平均值来更改"nan“值。我在这个网站上看到了不同的问题，但是他们和我的问题不一样。就像这个链接：
如果一个行的所有值都是"Nan“值，则我要删除该行。我亦提供了一个例子如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame()
df['id'] = ['a', 'b', 'c', 'n']
df['md'] = ['d'
浏览 12提问于2022-02-09得票数 0
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2回答
是否有可能将矢量作为潘达斯数据的一个元素？
假设我有两个np向量：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([6, 15, 24])
然后，我想知道我是否能像下面这样做一些2x3的桌子。
[1,2,3] | [4,5,6] | [7,8,9]
6 | 15 | 24
浏览 2提问于2016-10-16得票数 6
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2回答
我是机器learning.Using python，numpy的新手。我需要得到一个大小为(3，2)的矩阵上的一个点积，以及大小为(100，2)的矩阵的每一行，即
a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
b = [[5, 5], [6, 6], [7, 7], ...] # it has 100 row
我想要的是：
np.dot(a, b[0])
np.dot(a, b[1])
我目前有：
z = np.dot(a, b)
但尺寸不匹配
但是我不能使用循环，代码需要矢量化。
有人能给我一些提示吗，非常感谢！
浏览 3提问于2021-10-29得票数 0
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我正在尝试将一个3-D数组放入一个熊猫数据帧中：
import pandas as pd
import numpy as np
A = np.arange(1, 9).reshape(2, 2, 2)
lable_one = np.array(['one', 'two'])
lable_two = np.array(['a', 'b'])
df = pd.DataFrame(
A,columns=pd.MultiIndex.from_tuples((lable_one,lable_two)))
columns=pd.M
浏览 0提问于2018-06-09得票数 2
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8回答
如何将像[[1,2,3][4,5,6][6,7,8]]这样的列表转置为[[1,4,6],[2,7,8],[3,6,9]]
为了描述它:我想将矩阵向左翻转90度。我该怎么做呢？
浏览 4提问于2010-11-26得票数 8
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1回答
函数f(x,y)，它接受两个Pandas系列并返回一个浮点数。我想将f应用于DataFrame D中的每一对列，并为返回的值构造另一个DataFrame E，以便f(D[i],D[j])是i第四行和j第四列的值。简单的解决方案是在所有对列上运行一个嵌套循环：
E = pd.DataFrame([[f(D[i], D[j]) for i in D] for j in D],
columns=D.columns, index=D.columns)
但是，是否有一个更优雅的解决方案，也许不会涉及显式循环？
NB这个问题并不是的骗局，尽管有类似的名字。
编辑玩具示例：
浏览 2提问于2017-09-20得票数 9
所以我有一个二维数组，看起来像：[[0, 1, 1][1, 0, 0][0,0,1]]，其中所有的值都存储为整数，但它们表示实际的位。第一行中的值被认为是最重要的。假设每一列都是基于列中的位的某个整数，我想按降序对列进行排序，这样看起来就像[[1,1,0][0,0,1][0,0,1]]。然而，我对如何在python中实现这一点感到迷惑。有人建议我使用基数排序，但我不知道这对我有什么帮助。我已经写了下面的两个矩阵，这样更容易可视化。 011 110 100 001 001 100 我的方法是:读取每一列，将其转换为int，对int进行排序，再映射回column。但是，如果我使用
浏览 17提问于2019-01-24得票数 0
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我想将两个列表转换为pyspark数据帧，其中列表是各自的列。
我试过了
a=[1, 2, 3, 4]
b=[2, 3, 4, 5]
sqlContext.createDataFrame([a, b], schema=['a', 'b']).show()
但我有
+---+---+---+---+
| a| b| _3| _4|
+---+---+---+---+
| 1| 2| 3| 4|
| 2| 3| 4| 5|
浏览 0提问于2018-10-13得票数 3
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有没有人知道用一个命令/操作就能在Open Refine中编辑多列中的单元格的方法？
我有一个大约有75列的项目，我需要对每列中的所有单元格应用相同的操作。
例如，我需要：
Edit cells > Join multi-valued cells
在项目的每一列上。希望我不必一个接一个地手动为每一列执行此操作？
浏览 1提问于2014-08-21得票数 1
3回答
我有一份数字清单。例如，如果我的列表是{ {1,2,3}，{1,2,3}，{1,2,3,4} }，我希望以{3,6,9,4}结束。我如何在Mathematica中做到这一点？
浏览 2提问于2015-08-01得票数 2
1回答
我在写MATLAB代码。数组universe作为条目(不一定是连续的)具有递增的整数(正整数，不大于1000)。可能是[3,10,20,24,25,100,120,...,1000]，universe的长度是200。
Candidates是一个2-by-k数组，包含来自universe的随机选择的条目，因此第一行被排序，对于每一列，第一行小于第二行。看起来像是
Candidates = [3, 3, 20;
10,25,24]
为了k=3。通常k小于1000。我知道如何在没有for-循环的情况下生成Candidates。
Nodes是一个3-by-(n^2-n)数组
浏览 2提问于2016-01-15得票数 0
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3回答
我有这样的数据框架
df <- data.frame(var=c("A", "B", "C"),
"2020-01-01"=c(1,2,3),
"2020-01-02"=c(1,2,3),
"2020-01-03"=c(1,2,3))
我想计算每个变量的累积和(在每一行上)，但是如果我运行apply(df, 1, cumsum)，它强制将值强制到NAs，如果运行apply(df[,2:4], 1, cumsum)，
浏览 7提问于2020-03-17得票数 0
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我有一个相对较大的数据集(大约8 8GB)，并使用h5py将其读入jupyter笔记本。
数据集的形状最终类似于(50000000,384)。我的理想数据集应该将其转置，这样我就可以查看数据集中的每个“列”。我能够获得每一列的唯一方法是对每一列进行索引(这非常慢并且占用大量CPU，因为它是在50000000行中逐行进行的)或者将h5数据转换成np.array并转置它-这也是非常慢和无效的。
例如，我有一个h5文件：
chunk_file = h5py.File(chunk_fil_1, "r")
chunk_file["ex_dat"]
输出：
HDF5 da
浏览 1提问于2017-09-22得票数 0
我有以下类型的csv
a,b,c
1,2,3
4,5,6
7,8,9
我想把这个csv文件的每一列都解析成一个没有列的列表，这样最终的结果就是
myList = ["1","4","7","2","5","8","3","6","9"]
我已经为一列找到了许多解决方案，但是我需要能够灵活地读取文件的每一列。我使用的是一个老版本的python，所以我不能在pandas库中使用任何解决方案。
浏览 7提问于2017-05-11得票数 4
1回答
我目前正在研究一个问题，它涉及到使用和MPI计算二维矩阵的傅里叶变换。
根据的第一部分，计算矩阵的FT在并行化时需要在发射进程之间进行大量的通信。例如，在矩阵(如
1,2,3
4,5,6
7,8,9
我们决定用三个进程来计算的快速傅立叶变换，每个进程都得到这个矩阵的一部分，这样数据就以P_0 [1,2,3], P_1 [4,5,6], P_3 [7,8,9]的形式存储在每个进程的本地内存中。
在计算初始傅里叶变换之后，计算一个换位，它需要三个进程之间的计算数据通信如下：
P_0 -> P_1: 2
P_0 -> P_2: 3
P_1 -> P_0: 4
P_1 -> P
浏览 12提问于2022-06-24得票数 3
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