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。...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_vars:列名的列表/元组。要取消填充的列，留空意味着使用除id_vars之外的所有列。 var_name：字符串。“variable”列的列名。 value_name：字符串。”...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。
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。...key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......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...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符
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...] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg] 还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换： [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 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。
该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...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。...# 将 gluonts 数据集转换为 pandas 数据帧 # Either long-form or wide-form the_gluonts_data = data_wide_gluonts #
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。...例如， id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留为一列，并将所有其他列转换为行。...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。...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。...DataFrame 从宽格式重塑为长格式。
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。...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。...Country',columns='Month') long_df.pivot(index='Country',columns='Month',values='Sales') 图3 上面的结果有点不完美——列名是按字母顺序自动排序的
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。...cond2 12.9 ") # 确保 subject 列是一个因子 olddata_long$subject <- factor(olddata_long$subject) tidyr 从宽格式到长格式...- 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 <- gather...reshape2 从宽格式到长格式 使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M
动态条形竞赛图（Bar Chart Race）是一种通过动画展示分类数据随时间变化的可视化工具。它通过动态条形图的形式，展示不同类别在不同时间点的数据排名和变化情况。..."，解决中文显示问题 调整日期格式为 %Y年%m月，确保列名在转换前是字符串 ，使用 pd.to_datetime 函数，将列名转换为 datetime 对象 将 steps_per_period 的默认值...（通常是10）调整为240，这样每个时间周期将包含更多帧，从而使动画速度减慢 。...(file_path) # 第二步：处理数据 print("处理数据...") data.set_index('AI应用', inplace=True) # 确保列名是字符串，以便转换 data.columns...= data.columns.astype(str) # 将列名转换为日期时间格式 data.columns = pd.to_datetime(data.columns, format='%Y年%m月
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。...看下stack的官方注释，是说将一个DataFram转换为多层索引的Series，其中原来的columns变为第二层索引。 ?...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： ?...同时，我们还发现不仅实现了列压缩为行，还顺带把原先多出来的NaN空值列给过滤了，简直是意外收获。实际上，这并不意外，因为stack设置了一个默认参数dropna=True。...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。
install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 宽数据转长数据...让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...2000` = c('2k', '80k', '213k') ) kable(tb_wide) country 1999 2000 A 0.7k 2k B 37k 80k C 212k 213k 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。...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。
：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列 ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2...把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed...= t(exp) %>% #将matrix进行行列转置 as.data.frame() %>% #将matrix转为data.frame rownames_to_column() %>%...%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), # pivot_longer()为宽变长的函数，starts_with("gene")内为需要宽长转换的列名...的标度在每个版面都可以变化### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为
在数据整理阶段，我们需要将数据努力转换为规范的标准数据格式，以一维表数据库表结构最好。有了标准的数据，其他绝大多数的数据结果样式，应该是可以将近自动化生成的，这是一个比较理想的结果。...除了常规地统计分析中的透视表汇总分析，也有一些数据拆分的操作，即本篇的一转多，从一个数据源转换为多个文件每个文件仅有少量指定条件的数据，并样式可自由灵活定制的。...【序言】 Excel催化剂先是一微信公众号的名称，后来顺其名称，正式推出了Excel插件，插件将持续性地更新，更新的周期视李伟坚老师时间而定，争取一周能够上线一个大功能模块。...现在我们来配置上面这个表格，到数据源表，把列名复制下来后，点上图“源表列名称”下的列1那个单元格，右键选择转置后，得到右图：→ 【操作第四步】 在需要拆分字段名旁边对应的单元格，输入=符号后，移动鼠标去点击箭头指示模板对应的单元格...强大之处：数据源的列名和报表的列名不一致，字段不一样多，也同样可以拆分，这也是我深深喜欢Excel催化剂的强大之处。在此感谢李老师开发这么好用的插件。如下图所示： ?
小勤：向下面这样的数据怎么拆分成右边的样子啊？ 大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。...必须能随新数据一键刷新自动得结果啊！ 大海：那用Power Query处理起来也不复杂，关键点在于怎么能保证数据增加的时候，能动态地生成多列的列名。...Step 01 添加索引列（用于保证操作后每行数据的顺序） Step 02 按分隔符逗号拆分到行 Step 03 继续按分隔符左括号“(”拆分到行 Step 04 替换掉不需要的右括号“)” Step...我原来想着一次分列到行，然后就直接分成多列，结果想做透视的时候就懵了，正想着怎么能实现多列同时透视呢。 大海：PQ里的透视只支持对一列（值）进行，而不支持将多列同时透视到同一个标题（列名）下的。...因为每列都必须有明确的列名。 小勤：对的。通过这个例子我知道像这种情况该怎么做了。
直播数据传输 视频经过编码之后，生动活泼的一帧帧图像就变成了一串串让人看不懂的二进制。这个二进制可以放在一个文件里，然后按照一定的格式保存起来，这里的保存格式，就是系列名词一。 ...如果有非常多的观众同时看一个视频直播，都从一个服务器上拉流，压力就非常大，因此需要一个视频的分发网络，将视频预先加载到就近的边缘节点，这样大部分观众就能通过边缘节点拉取视频，降低服务器的压力。 ...B帧，双向预测内插编码帧。B 帧记录的是本帧与前后帧的差别。要解码 B 帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的数据与本帧数据的叠加，取得最终的画面。 ...一个视频，可以拆分成一系列的帧，每一帧拆分成一系列的片，每一片都放在一个 NALU 里面，NALU 之间都是通过特殊的起始标识符分隔，在每一个 I 帧的第一片前面，要插入单独保存 SPS 和 PPS 的...RTMP 在收发数据的时候并不是以 Message 为单位的，而是把 Message 拆分成 Chunk 发送，而且必须在一个 Chunk 发送完成之后，才能开始发送下一个 Chunk。
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...：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 ......：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...%>% gather(key = "variables", value = "values") head(mtcars_long) 2 部分列保持不变 区别于reshape2，...只将指定变量从宽数据变成长数据
首先我们看一下如何创建一个空的DataFrame（数据帧）： pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=[0,1,2]) columns参数用来定义列名，index...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...5、将Excel文件转换为Pandas DataFrame 如果你有一个excel文件，例如“fruits.xlsx“… ?...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?...6、将CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件，例如“fruits.csv“，可以使用如下的代码 将其转换为DataFrame： fruits = pd.read_csv
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。...global_temps <- readr::read_csv('data.csv') 数据清洗 temps # 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
它的具体工作是接收来自物理层的位流形式的数据，并封装成帧，传送到上一层；同样，也将来自上层的数据帧，拆装为位流形式的数据转发到物理层。这一层的数据叫做帧。...表示层： 表示层负责数据格式的转换，将应用处理的信息转换为适合网络传输的格式，或者将来自下一层的数据转换为上层能处理的格式。...速记下： 应用层 人做好信息，往下发 表示层 翻译一下 会话层 打包 传输层 把包发给下层 网络层 报文：给包贴个ip地址的标签 数据链路层 帧：查表ip转mac，然后转成电信号 物理层 定义好各种信号的意思...TCP会对数据进行拆分；UDP是面向报文的，对应用层交下来的报文，不合并，不拆分，保留原报文的边界； TCP传输数据有序,UDP不保证数据的有序性; 总结来说，TCP面向连接，力求提供准确可靠的消息，...所谓多路复用，指的是会把信息切分为更小的消息和帧，客户端和服务器都可以同时发送多个请求或者回应，并不需要按照顺序一一对应。
使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。...F 23 155 > select(df,name) name 1 Runsen 2 Zhangsan 3 Lisi 4 Wangwu > # 选择列的时候，同时对列名进行重命名...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...数据框 col：需要被拆分的列 into：新建的列名，为字符串向量 sep：被拆分列的分隔符：[^[:alnum:]]+正则表达式，基本包含了大部分的分隔符 remove：是否删除被分割的列 > separate...> # ymd将字符串转换为日期类型 : 年（y）月（m）日（d） > ymd('2020-01-23') [1] "2020-01-23" > class(ymd('2020-01-23')) [1]
0.0000676 #> M:young-F:young -4.3916667 -7.1285380 -1.6547953 0.0008841 有受试内变量的ANOVAs 对于有受试内变量的ANOVA分析，数据必须满足为长格式...M old 10.3 11.0 # 3 M old 7.5 5.8 # 转换为长格式 data_long <- gather(data, time, value...# 确保subject列是一个因子 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...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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