转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...+……~class #这一项是一个转换表达式，表达式左侧列 #出要保留的主字段（即不会被扩宽的字段，右侧则是要分割的分类变量，扩展之后的 #宽数据会增加若干列度量值...（宽转长）操作，甚至连内部参数都保持了一致的风格。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。
对某些列做特征工程？...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为
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。...：需要被转换的宽形表 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 ......: 它可以只gather若干列而其他列保持不变： age <- c(20, 21, 22) wide <- data.frame(widedata, age) wide person grade score...整合两个变量之间的若干列, 而保持其他列不变： long <- gather(wide, variable, value, grade:age) long person variable value...：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： wide <- spread(long
为了能快速帮大家提高工作效果，解决工作中的小疑难，今天兰色推送36个excel小技巧，都是工作中最常用到的，希望同学们能喜欢 1、一列数据同时除以10000 复制10000所在单元格，选取数据区域 -...2、同时冻结第1行和第1列 选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格 ? 3、快速把公式转换为值 选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。 ?...23、复制时保护行高列宽不变 整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。 ? 24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字 先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。 ?...25、全部显示超过11的长数字 选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0 ?...26、快速调整列宽 选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽 27、图表快速添加新系列 复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列 ?
，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map对某些列做特征工程？...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为
本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.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 wide_to_long...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。...： column：待爆炸的元素 ignore_index：是否忽略索引；默认是False，保持原来的索引 模拟数据 [008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸
在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 宽数据转长数据...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...以上一步得到的长数据tb_long为例，我们将它还原成宽数据格式： tb_wide_new = pivot_wider(tb_long, names_from = 'year', values_from...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...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？...pandas数据框转换 继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...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。
观察 变化后的df行数变多了，A列名称保持不变; 第二列的column名称变为variable，取值变为 B 和 C（正好等于melt函数的第三个参数 value_vars）； 第三列名为value，取值为原...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。
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。
（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...10、分类数据 astype('category') 是用于将一列数据类型转换为分类（Category）类型的方法。...将数据列转换为分类类型有助于节省内存和提高性能，特别是当数据列中包含有限的不同取值时。
通过创建一个新对象来合并属性，原始对象obj1和obj2保持不变，这在很多情况下非常有用，比如当你需要保留原始数据不变时。 4、如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢？...然后，使用扩展运算符...将计算的结果追加到累加器数组中。 这种方法的好处在于它既保持了原始数组不变，又以一种非常简洁的方式实现了累加求和。...矩阵转置是最常见的矩阵操作之一，它将矩阵的行列互换，即将矩阵的第i行第j列的元素变为第j行第i列的元素。这项技能不仅在数学计算中非常有用，也是很多编程面试中常见的问题。...8、如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？ 在JavaScript开发中，对字符串的处理是日常任务中不可或缺的一部分。...那么，如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？例如，字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。
在数据分析之前，我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理，去掉无效值和缺失值，保持结构统一，使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...宽 DF 变长 为什么需要宽 DF 变长 ?...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....转 datetime 告诉 year（年份）和 dayofyear（一年中的第几天），怎么转 datetime?
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...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...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...：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...("car_ID") %>% gather(key = "variables", value = "values") head(mtcars_long) 2 部分列保持不变 区别于reshape2
TSNE有两个主要目标： 距离近的点应该保持近距离。 距离远的点应该保持远距离。...给定高维度设置（例如3D或1,000 D）中的某些数据点，目标是将这些点嵌入较低的空间（例如2维），以便保留输入数据的局部邻域结构可能以其嵌入式形式出现。...为了实现此优化，我们首先使用快速cuML primitives将点之间的距离转换为COO（坐标格式）稀疏矩阵。稀疏矩阵格式擅长表示连接的节点和边的图。...COO格式由3个非常简单的数组表示：数据值（COO_Vals），列索引（COO_Cols）和单个行索引（COO_Rows）。 例如，假设有一个给定的点（0，7），其值为10。...结合这两种布局，我们可以将COO格式用于图形中每个元素的高效并行计算，而CSR格式用于执行元素的转置。
图片 2.写入数据处理完数据后，我们可能会把处理后的DataFrame保存下来，最常用的文件写入函数如下：to_csv: 写入 CSV 文件。 注意：它不保留某些数据类型（例如日期）。...图片 8.数据透视Dataframe有 2 种常见数据：『宽』格式，指的是每一行代表一条记录（样本），每一列是一个观测维度（特征）。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。
3.函数的结果是引用的结果，是动态的，这个菜单操作无法比拟 一般操作的当下，不一定是最终一成不变的，例如会有数据源的追加或删除或更改，这些对函数来说，最适合不过了，数据源一变动，函数自动跟着变动，无需重复操作...Excel对象属性函数文件夹 数字转中文大写金额 最高可达兆的位数 ? 中文大写金额转数字 重新从中文大写金额转回数字，方便某些场景核对 ?...提取超链接效果 提取行高或列宽 可能某些场景下，行高、列宽被特殊标识出来，后期想找回这些行列，有函数提取出值来，方便作排序、筛选等操作。 ? 行高 ?...列宽 总结 通过自定义函数的扩展，可大量扩展日常复杂的计算或原本Excel不能提供的功能（后期打算通过网页调用给大家带来更多的网络资源如快递单查询、IP查询、天气预报等）。...自定义函数同时也大量简化了复杂函数才能实现的功能，同时对用户端的输入也是非常友好。通过黑箱操作，用户只需输入必要的参数，控制返回不同条件下的不同结果。
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。 ?...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。...: - data: 输入数据 - key: # 分类key的列名 - value: 包含值的列名 - ...: # 包换需要转换值的列名 - factor_key: # 把新的合成列设置为因子 data_long...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式
还是用上面这个例子，这样的一个数据集，可能需要拆分，可能需要合并（比如双录，即两个研究人员同时录入一批数据，减少单人录入出现的失误），才能够满足后面的数据分析要求。...图2 另外有时需要对数据进行转置（transpose），因为有些时候需要特定的数据格式才能进行下一步的数据分析，比如宽数据转长数据，或者长数据转宽数据。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...可能你会问，为什么要转置RMDQ的这一列数据呢？...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?
- 请注意，本文编写于 780 天前，最后修改于 780 天前，其中某些信息可能已经过时。...问题 投稿期刊要求文章中插图中的字号五号字体，这个五号字体是相对于Word中的五号字而言的，而我们作图的时候是在Origin中做的，如何在Origin中导出到Word的时候保持精准的字号呢？...格式：TIFF或EPS。 认识设置 在进行设置之前，首先要对Origin中导出图形的几个常见选项进行认识。...Layer设置 设置选项 Dimensions表示Layer的尺寸及大小，Width是Layer的宽度，Height是Layer的高度，Units是长和宽的单位，复选框Keep Aspect Ratio...在Graph设置中，设置Fixed Factor=1，这样不管我们如何在Origin中缩放图片，导出到Word的时候，字号都是不变的。
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