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融宽df与熊猫长
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01-03 €100,000 €100,000 €100,000df.rename(columns={'Unnamed:0': 'date'}, inplace=True)
df = df.melt(id_vars=[&#x
浏览 17提问于2019-12-16得票数 0
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在熊猫中，我在从长格式到宽格式的转换中遇到了困难。有很多从宽到长的例子，但我没有找到一个从长到宽的例子。然后，我尝试基于多个索引进行旋转，并保持所有样本及其强度为值： df.set_index(['Peptide', 'Charge', 'Protein'], append=False)
df.pivot(index=df.index, columns='Sample',
浏览 17提问于2021-02-09得票数 0
import pandas as pddf = file.parse('sheet1')
为了得到我想要的输出，我尝试使用宽到长例如，size的第二个实例会自动转换为size.2，与颜色和材质相同。如果我尝试使用从宽到长的存根名称，它会报告size的第一个实例...“存根名称不能与列名相同”。在熊猫重命名我的专栏之前，有没有办法使用宽到长</
浏览 1提问于2019-07-07得票数 1
我在熊猫中的一个常见工作流程是从一些“宽”形式的数值函数中获取数据，并将其转化为“长”表单数据，用于绘图和统计建模。我所知道的最快的方法是使用stack，然后使用reset_index，把这个东西转换成一个长格式的数据格式long_df = wide_df.stack().reset_index()
pri
浏览 3提问于2014-03-13得票数 0
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我有一个包含多个变量的熊猫df，我想要计算平均值。列以变量名作为前缀，变量级别以后缀命名。':'p002','oneVariable_s1':10, 'oneVariable_s2': 20, 'otherVariable_s1': 30, 'otherVariable_s2':6}]
df
是否有一种方法可以
浏览 4提问于2021-05-31得票数 2
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假设我有一个来自对称宽矩阵的长数据，例如，在本例中是date x observation_unit10 1 3N 2 2 3date01-01 N 2201
浏览 6提问于2017-04-27得票数 2
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多年来，我一直试图用我想要的方式从熊猫的数据中绘制出这些数据。如有任何建议，将不胜感激。我尝试过各种方法，包括df在哪里是dataframe，val_list是我想要作为点的列的列表。sns.swarmplot(data = df, x=df['Month'], y = df[val_list])sns.swarmplot(data = df, x=df['Month'], hue= df[val_list
浏览 2提问于2022-03-07得票数 0
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seaborn as snsdf= pd.DataFrame(data=d)data = df)
fig = sns.pointplot(x='Trial_#', y='M
浏览 12提问于2019-01-29得票数 0
我从我的数据帧(包含20行)中随机抽取了100行宽格式的数据。我使用了这个r代码：它返回一个数据帧，其中包含100行(每行都有患者id因为我对纵向效应感兴趣，所以我现在需要从我的长格式数据帧中提取相应的行(基于患者id)。我尝试了以下代码：
random_long <- subset(df.long, (df.long$id %in% random
浏览 1提问于2018-06-03得票数 0
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以宽格式计算数据的多变量函数是非常熟悉的：df <- tibble(t = 1:3, b = 11:13, c = 21:23) 如果数据文件是长格式的呢？例如：
df <- df %>% pivot_longer
浏览 2提问于2020-10-19得票数 2
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如何将宽数据帧转换为长数据帧
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我正在尝试将宽数据帧2r，12c转换为长数据帧[4r，6c]。= 6
col_num = len(x)
row_num = len= 0 df_sliced = df.iloc[row, i:j]df_sli
浏览 16提问于2021-11-09得票数 3
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当将pd.DataFrame从长格式解压到宽格式时，熊猫会自动按升序排列列。我怎么才能避免分类呢？当我手动重新排序列时，我得到了预期的结果。但是，这不可能是最好的解决办法，对吗？import pandas as pd
{"cols": ["B", "A", "C", "D"],
"rows": [2, 1, 3, 4],"value&qu
浏览 3提问于2021-01-28得票数 2
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['B' for _ in range(20)] + \trial = range(len(outcomes))
df2= pd.get_dummies(df.Outcome).astype(bool)
plt.
浏览 2提问于2016-06-16得票数 3
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df_output = ：prices_df = pd.DataFrame({from datetime import datetimestart_time = time.time()
dfr'C:\Users\Ryan\Desktop\Stock Portfoli
浏览 5提问于2020-08-24得票数 0
我有一个非常大的熊猫数据/系列与数百万的元素。我需要找到时间戳小于t0的所有元素。所以通常我要做的是：这需要很长时间。据我所知，当熊猫搜索时，它会遍历数据的每一个元素。但是，我知道我的数据被排序了，所以只要时间戳> t0，我就可以中断循环。我猜想熊猫不知道数据被排序，并且在所有的时间戳中搜索。我试图写我自己的循环，比如：ticks_time_list = <
浏览 2提问于2015-01-19得票数 4
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假设我有以下结构的数据：(年份、国家、区域、值)Year, Country, Region, Values2010 A 2 [1,2,3,...(1000 values)]2014 J 5 [1,2,3,...(1000 values)]我想知道如何决定是使用多行还是多列来存储这类数据。主要的区别是什么，如果有的话？每种方法的优
浏览 0提问于2019-04-29得票数 0
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我想问如何重塑以下数据从宽类型到长类型。宽类型数据如下所示。
长类型数据，即我想要得到的数据，如下所示。整形后的长类型数据：非常感谢，如果你能给我提示，使用枢轴-更长时间。我可以用BLS和ELS分别修改数据，方法是：pivot_longer(names_to= "grade
浏览 2提问于2020-05-03得票数 1
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