使用计算列将R数据帧从宽改为长 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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pandas基础：数据显示格式转换

标签：pandas，melt()方法有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...value”列的列名。将pandas数据框架从宽格式转换为长格式使用“country”列作为标识符变量id_vars。...在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。因此，它相当于下面的第二行代码。...但是，注意到列标题中的一个小问题——“variable”和“value”列的描述性不强。我们想把它们分别改为“Month”和“Sales”。可以使用df.rename()方法来实现。

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「R」ANOVA

之前推过一篇方差分析的笔记，见「R」R 中的方差分析ANOVA，这一篇目标更加明确。问题你想要使用ANOVA比较多组之间的差异。...上面提到的数据都是宽格式，所以我们需要先转换数据格式（参见长宽格式互相转换获取更多信息）。同样地，有受试内变量的ANOVA分析需要一个识别列。当前数据里是subject列。...data_long$subject <- factor(data_long$subject) One-way within ANOVA 首先，像上面展示的一样将数据从宽格式转换到长格式并确保subject...Grand mean #> #> 8.093333 #> #> time #> time #> after before #> 6.483 9.703 混合设计 ANOVA 首先，像上面展示的一样将数据从宽格式转换到长格式并确保...首先，像上面展示的一样将数据从宽格式转换到长格式并确保subject列是因子变量。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二宽数据转为长数据使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......三长数据转为宽数据使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据

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ggplot2可视化全球气候变化

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来展示全球气温变化情况，通过绘制连续型线段的形式来进行数据的展示，数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...|> # 使用管道操作符对数据进行处理 select(!...Year", names_to = "Month", values_to = "Temp") |> # 将数据从宽格式转换为长格式 mutate(Month = factor(Month, levels...= c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"))) |> # 将月份列转换为因子...，并指定自定义的顺序 mutate(date = as.Date(paste("01", Month, Year), format = "%d %b %Y")) |> # 创建一个新的日期列，将日期格式化为

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...换句话说，我们将所有日期列转换为值。使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。...：总结在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。

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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata 列聚到一列中 na.rm：是否删除缺失值将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...grade 5 5 grade 6 6 grade 4 7 score 89 8 score 98 9 score 90 只把制定变量从宽数据变成长数据的功能...= FALSE, drop = TRUE) data：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值将长数据转成宽数据

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时间序列数据处理，不再使用pandas

该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。

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「R」长宽格式互换

问题你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...这里不包含其他一些实现的方法，因为这些方法不是很好使用： reshape() 函数比较让人迷惑，因为它是 R 基础包的一部分，而不是 reshape2 包的一部分。...stack() 和 unstack() 样例数据这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...olddata_long$subject <- factor(olddata_long$subject) tidyr 从宽格式到长格式使用 gather(): olddata_wide #>...reshape2 从宽格式到长格式使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M

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Julia中的数据分析入门

入门对于我们的数据分析，我们将会使用一些软件包来简化操作：CSV，DataFrame，日期和可视化。只需输入软件包名称，即可开始使用。...当我们想要绘制每个国家的数据时，我们必须聚合数据。我们将通过执行split — apply — combine来做到这一点。首先，我们使用groupby函数按国家分割数据。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数，因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后，我们将结果合并到一个df中。...我们的df现在(在写入时)有320列。但是，我们希望一列显示日期，另一列显示我们称之为“case”的值。换句话说，我们要把数据帧从宽格式转换成长格式，这里就需要使用堆栈函数。...在我们的最后一个图中，我们将绘制美国每天的新病例。要做到这一点，我们必须计算连续天数之间的差值。因此，对于时间序列的第一天，这个值将不可用。

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Nature图表复现｜热图叠加折线图

欢迎关注R语言数据分析指南论文原图加载R包 library(tidyverse) library(cowplot) 导入数据 df <- read_tsv("group.xls")...绘制热图 heatmap % pivot_longer(-cluster) %>% # 将数据从宽格式转换为长格式，除了"cluster"列 separate(`name`,...into = "name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列 ggplot(aes(name, cluster, fill = value)) + #...使用ggplot绘图，设置映射 geom_tile() + # 添加瓷砖图层，用于绘制热图 scale_y_discrete(position = "right") + # 设置y轴刻度位置...% ggplot(aes(x = type, y = len, group = cluster, color = group)) + # 使用

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R入门？从Tidyverse学起！

（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据（这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...gather() 把数据从宽数据（wide）变成长数据（long），指定key，value就做出下面的变换，这种长数据特别适合用于ggplot2的画图中。 ?...spread() 把数据从长数据（long）还原成宽数据（wide），对比gather()的变换，指定你需要变长的key和value列即可~ ?...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。

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ggplot2绘制多边形热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(RColorBrewer) 导入数据 scurvy % # 将指定列中的字符串解析为数字 mutate(across(gum_rot_d6:fit_for_duty_d6, parse_number...)) %>% # 将数据从宽格式转换为长格式 pivot_longer(gum_rot_d6:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to =...rowwise() %>% # 对每一行应用以下变换 mutate( # 根据治疗案例计算 x 坐标 x = case_when( treat_case ==

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pandas基础：数据显示格式转换（续）

标签：pandas，pivot()方法在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。基本上，将country列放在“行”中，将Month放在“列”中，然后将Sales作为“价值”放入表中。...下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...用于新数据框架列填充的值，相当于Excel数据透视表的“值”。现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。

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R可视化：分面抖动散点图

本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...设置工作路径 wkdir R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-09_NFL_Positional_Salaries/src-d' setwd...数据预处理 # 整理数据, 从宽数据透视到长数据转换 df_plot % # pivot_longer() 从宽数据透视到长数据转换 pivot_longer(cols...利用 ggplot2 绘图 # PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起 gg <- ggplot(df_plot, aes(year, salary_position / 1000000...+ geom_quasirandom(size = 0.7, alpha = .3, colour = "#FF7F50") # facet_wrap() 可视化分面图, ncol = 5 表示有五列

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深入Python数据分析：宽表如何重构为长表

这里面引出2个概念：宽表( wide format) ：指列数比较多长表( long format) ：行数比较多回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot，因此大胆猜测它的逆操作为 pivot()，下一讲介绍 pivot.

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Pandas行列转换的4大技巧

igonore_index：是否忽略原列名，默认是True，就是忽略了原索引名，重新生成0,1,2,3,4....的自然索引 col_level：如果列是多层索引列MultiIndex，则使用此参数；...008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.jpg] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...没有数字的“后缀”可以用'\D+'来取得模拟数据 [008i3skNgy1gxeni7e9hij30rq0ieabh.jpg] 转换过程使用函数实施转换： [008i3skNgy1gxeniscnmej30tg0ms75r.jpg...[008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表： [008i3skNly1gxerf4aekzj30pu0j4ta8

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python使用pandas的常用操作

重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature') print(pivot_df...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01

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SQL中的行转列和列转行

两张期望的数据表分别如下： 1）长表： ? scoreLong 2）宽表： ?...其基本的思路是这样的：在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取；既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...一行变多行，那么复制的最直观实现当然是使用union，即分别针对每门课程提取一张衍生表，最后将所有课程的衍生表union到一起即可，其中需要注意字段的对齐按照这一思路，给出SQL实现如下： SELECT...course；第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一列的取值，然后将其命名为score。

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因Pandas版本较低，这个API实现不了咋办？

问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...explode函数在0.25版本加入，其中ignore_index则是在1.1版本增加既然explode无法直接使用，那么就必须尝试用其他方法实现相同的效果。...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?...至此，已经基本实现了预定的功能，剩下的就只需将双层索引复位到数据列即可。当然，这里复位之后会增加两列数据，除了原本需要的一列外另一列是多余的，仅需将其drop掉即可，当然还需完成列名的变更。

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使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

如何衡量相关性在数据科学中，我们可以使用r值，也称为皮尔逊相关系数。它测量两个数字序列（即列、列表、序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。...当我们计算r值时，我们得到0.954491。当r值接近1时，我们可以得出年龄和体重有很强的正相关的结论。直觉上应该看看。在一个成长中的孩子，随着年龄的增长，体重开始增加。年龄和乳牙 ?...这个数据集包含哪些电影是什么流媒体平台的数据。它还包括关于每部电影的一些不同的描述，例如名称、时长、IMDB 分数等。导入和清理我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据帧。...，让我们将数据类型更改为float。...使用core方法使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。

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