开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

迭代列序列(具有相同的裁剪相关数据)以在R中构建整洁的rbind数据集

迭代列序列是一种在R语言中构建整洁的rbind数据集的方法。它通过将具有相同的裁剪相关数据的列序列进行迭代，将它们合并成一个整洁的数据集。

具体步骤如下：

首先，创建一个空的数据框，用于存储最终的整洁数据集。
然后，使用迭代函数（例如for循环或lapply函数）遍历列序列。
在每次迭代中，将当前列序列与之前的列序列进行合并，使用rbind函数将它们按行合并。
将合并后的结果更新到空的数据框中。
最后，返回整洁的数据集。

迭代列序列的优势在于可以方便地处理具有相同结构的列序列，并将它们合并成一个整洁的数据集。这种方法适用于需要将多个数据源或多个时间点的数据进行整合和分析的场景。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以在云计算领域中使用：

云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
云存储（对象存储，COS）：提供安全可靠的云端存储服务，适用于各种数据存储和备份需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（Tencent Blockchain）：提供高性能、安全可信的区块链解决方案，支持企业级应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tbc

希望以上信息能对您有所帮助！

相关搜索:R- 'rbind‘数据帧在列名中具有不同的前缀在R数据框中显示相同的列如果索引和列相同，如何在单独的列中获取数据集的相关值在时间序列上创建循环，以基于R中的公式生成新的数据集 r:操作数据，使具有相同值的列以特定方式组合在R中查找CSV文件数据集的相关性，在R中减去相同数据集的两个日期在具有多列的r中收集数据检查两个数据帧在R中的相同行和列是否具有相同的值在R中的相同列中重新排列相同类型的数据值创建一个与R中的旧数据集具有相同属性(均值、倾斜、库尔特、乘积)的新数据集在R中，熔化的数据使用ggplot。为什么相同的手动构建的数据集会失败？在R中的一组列中迭代数据帧的行拆分R中的数据集，以便将具有相同名称的所有列拆分为两个相等的部分？在列中以相同的顺序/格式粘贴过滤数据的范围在R中插入以NA值开头或结尾的列的数据在data.table (r语言)中聚合具有2列的数据 R:在输出中对具有一致元素的数据集进行排序在C# LINQ中获取具有相同外键的多列数据在一个data.frame中查找具有相同数据的列

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言之数据框的合并

1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...= "conc") long 一个“整洁”的数据集（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测，每一列代表一个变量。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。

7965 0

R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...由于我们在测试集中显然缺少Survived列，让我们创建一个完整的缺失值（NAs），然后将两个数据集行绑定在一起： > test$Survived <- NA > combi <- rbind(train...这会扰乱任何机器学习模型，因为用于构建模型的训练集与要求它预测的测试集之间的因素不一致。即。如果你尝试，R会向你抛出错误。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？

6.6K3 0

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器！

通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...甚至是动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。

4.2K2 1

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。...甚至是动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。

3.7K2 0

推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

通过这些，你可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...甚至是动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。

5K1 0

强烈推荐一款Python可视化神器！

通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...甚至是动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。

4.4K3 0

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据； 2、merge函数是匹配到a,b数据集的并，都有的才匹配出来，如果a、b数据集ID不同，要用all=T（下面有all用法的代码）。...2、dplyr包 dplyr包的数据合并，一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱数据库SQL-R连接与SQL语句执行...,dou4=4*survived) Hdma_dat$dou=a$dou Hdma_dat$dou4=a$dou4 #两个新序列，加入到Hdma数据集汇总筛选变量服从某值的子集 subset(airquality

13.3K1 2

Tensorflow入门教程（五十一）——H2NF-Net

首先将四个MR序列连接起来，形成一个四通道输入，然后进行五个尺度分析处理，即r，1 /2r，... 1 / 16r，以绿色，黄色，蓝色，粉红色高亮显示，在原始比例r处，有四个卷积块，两个用于编码，另外两个用于解码...在最后一个PMF模块的末尾，先将四个尺度的输出特征图恢复到1 / 2r比例，然后将其拼接为混合特征图。接下来，EMA模块用于有效地捕获长范围相关的上下文信息，并减少所获得的冗余混合特征。...前者具有类似于组卷积的一组并行分支，并且每个分支都以特定比例使用重复的残差卷积块构建。后者以并行但全连接的方式融合了并行多尺度卷积块的所有输出特征，其中每个分支是所有分辨率分支的输出特征的总和。...在训练阶段，将输入图像随机裁剪为固定的128x128x128大小，并沿着通道维度将四个MR序列连接起来作为模型的输入。训练迭代设置为450个epoch。...在推论阶段，首先裁剪原始图像，尺寸为224x160x155，这是基于对整个数据集的统计分析确定的，以覆盖整个大脑区域，但是具有最小的冗余背景体素。

5832 0

使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分|附代码数据

通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有：在SOM网格上的位置与输入空间维度相同的权重向量。...重复步骤2-5，进行N次迭代/收敛。 R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下，您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。...缺点包括：由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。

1.1K3 0

R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...每个节点向量具有：在SOM网格上的位置与输入空间维度相同的权重向量。...重复步骤2-5，进行N次迭代/收敛。 R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...缺点包括：由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解

2.1K0 0

Marior去除边距和迭代内容矫正用于自然文档矫正

然后ICRM以作为输入$I{pd}$，预测与$I{pd}$具有相同分辨率的密集位移流。这个二维流分配了$I_pd$中每个像素应该移动的距离，以获得$I{fd}$。...作者采用常用的具有跳过连接的编解码器作为作者的位移流预测网络。作者在瓶颈和扩展卷积中采用注意力策略来扩大接受场以捕获全局信息。...实验4.1数据集作者在Doc3D 数据集上训练MRM和ICRM中的两个网络，该数据集包含100k个丰富注释的样本。...该数据集是为文档定位而构建的，并且只使用文档的四个角进行注释，作者使用它来生成四边形ground truth掩膜（这些文档图像只包含透视变形）。如表1所示，数据增强大大提高了性能。...该数据集的定量结果如表3所示，其中“Crop”代表了以往研究中通常用于比较的准确裁剪图像。“Origin”表示最初捕获的图像，因此包含较大的边缘区域。

6262 0

时间序列分解和异常检测方法应用案例

输入anomalize：一个整洁的异常检测算法，该算法基于时间（建立在之上tibbletime）并可从一个到多个时间序列进行扩展！我们非常高兴能够为其他人提供这个开源R软件包以使其受益。...在这篇文章中，我们将概述anomalize它的作用和方式。案例研究我们与许多教授数据科学的客户合作，并利用我们的专业知识加速业务发展。...然而，很少有客户的需求和他们愿意让其他人受益于我们推动数据科学界限的利益。这是一个例外。我们的客户遇到了一个具有挑战性的问题：按时间顺序检测每日或每周数据的时间序列异常。...它使用基于STL的离群值检测方法，其具有围绕时间序列分解的余数的3X内四分位数范围。它非常快，因为最多有两次迭代来确定异常值带。但是，它没有设置整洁的工作流程。也不允许调整3X。...这些函数按分组时间序列按预期运行，这意味着您可以轻松地将500个时间序列数据集异常化为单个数据集。用于分析异常的视觉效果：我们提供了一种方法来围绕分离异常值的“正常”数据。

1.4K3 0

使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

p=18726 _自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...每个节点向量具有：在SOM网格上的位置与输入空间维度相同的权重向量。...重复步骤2-5，进行N次迭代/收敛。 R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...缺点包括：由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。

1.1K3 0

（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

kmeans算法以k为参数，把n个对象分为k个聚类，以使聚类内具有较高的相似度，而聚类间的相似度较低。相似度的计算是根据一个聚类中对象的均值来进行的。...，类似R中的rbind()''' data = np.concatenate((set1,set2,set3,set4,set5)) '''按行将所有样本打乱顺序''' np.random.shuffle...R 在R中做K-means聚类就非常轻松了，至少不像Python那样需要安装第三方包，在R中自带的kmeans(data,centers,iter.max)可以直接用来做K-means聚类，其中data...代表输入的待聚类样本，形式为样本x变量，centers代表设定的聚类簇数量，iter.max代表算法进行迭代的最大次数，一般比较正常的数据集不会消耗太多次迭代；下面针对低维样本与高维样本分别进行K-means...二、高维当样本数据的维度远远大于3时，就需要对其进行降维至2维以进行可视化，和前面所说的TSNE类似，R中也有同样功能的降维包Rtsne，下面我们就对一个维度较高的（10维）的样本数据集进行聚类及降维可视化

2.2K7 0

「R」apply,lapply,sapply用法探索

但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...7 4 3.5 8 4 4.0 通过for循环的方式，也可以很容易的实现上面计算过程，但是这里还有一些额外的操作需要自己处理，比如构建循环体、定义结果数据集、并合每次循环的结果到结果数据集。...# 构建一个list数据集x，分别包括a,b,c 三个KEY值。...，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。

4.5K3 2

Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版

通过将这些块堆叠在一起，我们证明了我们可以构建SENet架构，在具有挑战性的数据集中可以进行泛化地非常好。关键的是，我们发现SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进。...ImageNet验证集上的单裁剪图像错误率（％）和复杂度比较。original列是指原始论文中报告的结果。为了进行公平比较，我们重新训练了基准模型，并在re-implementation列中报告分数。...SENet列是指已添加SE块后对应的架构。括号内的数字表示与重新实现的基准数据相比的性能改善。†表示该模型已经在验证集的非黑名单子集上进行了评估（在[38]中有更详细的讨论），这可能稍微改善结果。...此外，我们在Places365-Challenge场景分类数据集[48]上进行了实验，以研究SENets是否能够很好地泛化到其它数据集。最后，我们研究激励的作用，并根据实验现象给出了一些分析。...（e）训练期间使用标签平滑正则化（如[40]中所介绍的）。（f）在最后几个训练迭代周期，所有BN层的参数都被冻结，以确保训练和测试之间的一致性。

1.3K10 0

R语言入门之数据排序、合并、分类汇总

数据排序在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...# 以mtcars数据为例对数据进行排序 attach(mtcars) # 固定数据集 # 按变量mpg排序 newdata <- mtcars[order(mpg),] # 按变量mpg和cyl排序...当然我们也可以使用cbind()函数，cbind()的使用前提是两数据框的行数相同，并且位置已经匹配完成。...,dataframeB,by=c("ID","Country")) 2.2 添加行将数据垂直合并时，我们常常使用rbind()函数，使用该函数时要求两数据框的列数相同，并且变量的顺序已经匹配好了。...数据分类汇总在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata

2.3K3 0

CRNN论文翻译——中文版

在进入网络之前，所有的图像需要缩放到相同的高度。然后从卷积层组件产生的特征图中提取特征向量序列，这些特征向量序列作为循环层的输入。具体地，特征序列的每一个特征向量在特征图上按列从左到右生成。...因此，特征图的每列对应于原始图像的一个矩形区域（称为感受野），并且这些矩形区域与特征图上从左到右的相应列具有相同的顺序。...IC03[27]测试数据集包含251个具有标记文本边界框的场景图像。王等人[34]，我们忽略包含非字母数字字符或少于三个字符的图像，并获得具有860个裁剪的文本图像的测试集。...每张测试图像与由Wang等人[34]定义的50词的词典相关联。通过组合所有的每张图像词汇构建完整的词典。此外，我们使用由Hunspell拼写检查字典[1]中的单词组成的5万个词的词典。...IC13[24]测试数据集继承了IC03中的大部分数据。它包含1015个实际的裁剪单词图像。 IIIT5k[28]包含从互联网收集的3000张裁剪的词测试图像。

2.4K8 0

【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集：抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码

确定最终模型及预测：取评判最优结果的模型作为最终构建的预测模型，将其预测结果值填入 “ERα - activity.xlsx” 的 test 表中的 IC50 - nM 列及对应的 pIC50 列中。...（三）问题三：构建 ADMET 性质的分类预测模型数据处理：与问题一数据处理方法类似，剔除不利的分子描述符，补全缺失值并更新列，再用皮尔逊系数剔除相关性高的两个分子描述符的后者。...# 绘制热图 sns.heatmap(corr) 步骤5：将数据分割为训练和测试集训练数据集和测试数据集必须相似，通常具有相同的预测变量或变量。它们在变量的观察值和特定值上有所不同。...因为测试数据集与训练数据集相似，但模型既不相同也不相同。这意味着该模型在真实意义上转移了预测或学习。...在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。

1541 0

独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...这是一种快速发现任何潜在数据异常的好方法。接下来，您可以使用直方图来更好地理解数据的分布。这将可视化显示数据集或您特别希望观察的任何数字列中的任何异常值。...箱形图可视化使用相同的包，但分成四分位数以进行离群检测。这两个组合将很快告诉您是否需要限制数据集或仅在任何算法或统计建模中使用它的某些部分。...纠正错误 R有许多预先构建的方法来纠正数据错误，例如转换值，就像在Excel或SQL中那样，使用简单的逻辑，例如as.charater（）将列转换为字符串。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。

1.4K2 1

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭