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Python熔化数据帧
是一个虚构的概念,没有具体的定义和实际应用场景。因此,无法给出完善且全面的答案。如果您有其他关于云计算、IT互联网领域的问题,我将很乐意为您提供帮助。
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熔化R中的数据帧
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从较大的数据帧创建旋转/熔化数据帧的有效方法
使用熔化、堆栈和多索引重塑数据帧?
如何在执行某些操作时熔化数据帧?
基于逗号分隔字符向量列的值的Python熔化数据帧
计算“熔化”的数据帧内的零的数量
MongoDB组数据熔化
R熔化重塑数据
重塑(熔化?)数据,同时使用Python Pandas组合列
在R中对大数据帧进行整形、熔化和转换
python -使用多列进行熔化/重塑
正在按日期范围熔化数据
重塑多个变量与熔化与python,Pandas
python重塑数据帧
Python,操纵数据帧
堆栈数据帧(python)
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2
回答
AttributeError:“DataFrame”对象没有“”melt“”属性“”
、
、
、
我在Jupyter notebook上使用
python
3.6。我正在尝试在一个简单的317x83
数据
帧
上使用pandas
熔化
方法,该
数据
帧
名为bshort。我使用下面的代码来进行
熔化
: bmelt = bshort.melt(['artist','track','time','date.entered'],['wk1','wk2','wk3
浏览 2
提问于2018-08-20
得票数 0
回答已采纳
3
回答
Python
熔化
数据
帧
、
我正在尝试转换
数据
帧
。编辑: 这段代码看起来确实可以工作,但太复杂了,无法用于真正的
数据
帧
。
浏览 9
提问于2020-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Python
pandas中拆分和连接
数据
帧
,以便使用rpy2绘图
、
、
、
我有一个关于
Python
中的熊猫
数据
帧
的问题:我有一个很大的
数据
帧
df,我将其拆分为两个子集:df1和df2。df1和df2一起并不构成df的全部,它们只是它的两个相互排斥的子集。ggplot2需要一个
熔化
的
数据
帧
,所以我必须创建一个新的
数据
帧
,其中有一列表明每个条目是来自df1还是df2,以便可以将该列传递给ggplot。ggplot需要不断的
熔化
/取消
熔化
dfs,而且
浏览 0
提问于2013-02-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
熔化
多索引
数据
帧
python
、
、
我在试着
数据
如下所示: Attributes Adj Close Close High Low Open1.710714 28.200001 1.642143 25.240000 1.667143 25.389999 102494000.0 2708500.0 我尝试使用
熔化
浏览 10
提问于2020-03-25
得票数 0
1
回答
熔化
数据
帧
我试图使用Reshape2库来融化R中的
数据
帧
,使用以下函数:print(mtable)+---+--------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+我如何将我的
数据
帧
从宽格式转换为长格式?
浏览 3
提问于2015-10-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ggplot2: geom_point可以在融化的
数据
帧
中工作吗?
、
、
、
factor(df$testno)ggplot(df, aes(x = y1, y=y2)) + geom_point()我融化了
数据
帧
(要么是因为我需要这样做,要么是因为我要分析的
数据
实际上已经
熔化
了)。dfmelt <- melt(df, id = "testno") 为了得到上面的散点图,可以将geom_point的ggplot应用到
熔化
的
数据
帧
上吗?例如,这种方式是行不通的。ggplot(dfme
浏览 3
提问于2018-10-24
得票数 1
1
回答
在R中使用
熔化
的
数据
帧
引用具有ggplot的元素
、
、
假设为了使用ggplot2绘图,我按如下方式
熔化
iris
数据
帧
:现在,我可以通过从variable列中选择Petal.Width值来绘制它们: ggplot
数据
帧
meltediris[meltediris$variable == "Petal.Width",]$value的选定子集与整个
熔化
的
数据
帧
没有相同的索引(它只是一个子集),那么Species如何知道如何选择正确的$v
浏览 1
提问于2013-02-25
得票数 1
回答已采纳
2
回答
逐行
熔化
数据
帧
、
、
如何逐行
熔化
数据
帧
?我在论坛上找到了一个真正的,但是如果没有不同的id变量,我仍然无法解决我的问题。这是我的
数据
集:51 20 29 12 2051 14 NA NA NA我想把它融化成:51 V2 2051 V4 1251 V2 2251 V2 14目前,我的方法是逐行使用for循环将其
熔化</e
浏览 3
提问于2016-04-06
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Python
中的Pandas融化麻烦
、
、
我有一个csv文件
数据
框,如下所示:我的目标是将
数据
帧
熔化
(转换)成如下所示的精炼
数据
帧
:这是我到目前为止的代码: dfTotal.shape dfHDprd =
浏览 5
提问于2021-07-20
得票数 0
2
回答
融合
数据
帧
和大量可能值的最有效方法
、
我有一个很长的格式
数据
帧
,如下所示: ? 实际上,我的
数据
帧
大约有10k行,有大约400个可能的类别值。我想将我的
数据
帧
熔化
成如下所示的格式: ?
浏览 18
提问于2020-10-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
消融,列表为空
、
、
我有一个列表,格式是当我使用
熔化
(从reshape2)时,我得到以下错误:Error我想稍后使用dcast,这样我就可以有一个
数据
帧
了。有没有办法强制
熔化
(或任何其他方法),所以在最后我有一个
数据
帧
作为1 NA NA3 4 5谢谢!
浏览 0
提问于2017-08-23
得票数 2
2
回答
pandas
数据
帧
与字符串值融为一体
、
、
、
我有一个
数据
帧
,看起来像这样---------------b |b1|b2|b3brand|rank|----------a |2 |a2b |1 |b1b |3 |b3 我试过熊猫
熔化
功能我想知道如何在
python
中做到这一点。
浏览 0
提问于2017-09-14
得票数 1
3
回答
Python
3:转置Pandas
数据
帧
/“
熔化
”
数据
帧
的列
我有一个熊猫
数据
框,如下所示:0 1 comedy 52 2
浏览 11
提问于2021-05-21
得票数 0
3
回答
使用分离来融化
数据
帧
,并从一行创建多行
拥有这样的
数据
帧
:如何使用分离来
熔化
?
浏览 18
提问于2020-06-05
得票数 0
3
回答
合并不同的
数据
帧
并从基本
数据
帧
添加其他列
、
、
我正在尝试合并不同的
数据
帧
。0 2014-04-01 GWA nan我希望合并上述两个
数据
帧
以及我的基本2014-04-01 XRP 74,776.48 482.76我试图通过将所有
数据
帧
浏览 13
提问于2018-08-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
熔化
R中的
数据
帧
、
、
我有以下R
数据
帧
: foo <- data.frame("Department" = c('IT', 'IT', 'Sales'),IT Mark 23 Charlotte 25 Sales Louis 44 Denise 32 我如何“融化”
数据
框架
浏览 16
提问于2020-06-24
得票数 0
3
回答
使用列表中的对象名称生成列名,并在R中应用
、
、
、
、
有一个包含多个对象(初始
数据
帧
)的列表,它们都具有相同的结构。目标是融化每个对象,并使用lapply将第三个变量的名称替换为相应对象的名称。
数据
帧
是: gdp <- data.frame(date = as.Date(c('2010-03-31','2010-06-30','2010-09-30','2010-12-31')),'2010-06-30','2010-09-30','2010
浏览 5
提问于2016-08-21
得票数 1
回答已采纳
4
回答
R按区块整形、重构
数据
帧
、
、
、
、
我正在尝试重塑
数据
帧
:ID | Gender |A1 | A2 | A3 | B1 | B2 | B3 ID_1 | m | 3 | 3 | 3 | 2 |我试图用“
熔化
”来解决这个问题,但它只会一个接一个地
熔化
数据
帧
,而不是成块地
熔化
。(因为我需要保持前2列的原样,只需要重新排列后4列,但作为三列的一部分)还有其他想法吗?谢谢!
浏览 1
提问于2011-11-04
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何使用dplyr
熔化
和转换
数据
帧
?
、
、
、
最近,我正在使用dplyr进行所有的
数据
操作,这是一个很好的工具。但是,我无法使用dplyr
熔化
或转换
数据
帧
。有没有办法做到这一点?现在,我正在使用reshape2来实现这个目的。
浏览 2
提问于2014-07-22
得票数 44
回答已采纳
1
回答
plotnine/ggplot (
Python
) -堆叠条形图+宽度操作
、
、
、
我有这个
数据
: '%Value_S=0': {0: 0.489, 1:
浏览 1
提问于2020-03-17
得票数 1
回答已采纳
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