Reshape -将具有重复项的列值转换为列标题_将重复的行转换为列/标题_将行值转换为具有id列的列 - 腾讯云开发者社区

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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R语言入门（一）之数据处理

#rep(x,times):x是要重复的对象（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep...a2 = a1[,1:3] #显示a1第一列到第三列内容 ? e = t(a1) #t（x）转置 ?...，rm（）全部清除 #去重复 a.distinct = dplyr::distinct(a1, Species) #将species这一列中所有项均显示一遍（只显示这一列），重复的只显示第一个 a2...duplicated(a1$Species), ] #删除species这一列的重复项，默认保留第一次出现的 !...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值

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NumPy教程（Numpy基本操作、Numpy数据处理）

clip(Array,Array_min,Array_max)，顾名思义，Array指的是将要被执行用的矩阵，而后面的最小值最大值则用于让函数判断矩阵中元素是否有比最小值小的或者比最大值大的元素，并将这些指定的元素转换为最小值或者最大值...实际上每一个Numpy中大多数函数均具有很多变量可以操作，你可以指定行、列甚至某一范围中的元素。更多具体的使用细节请记得查阅Numpy官方英文教材。 ...(3,15) #array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) print(A[3]) # 6 让我们将矩阵转换为二维的，此时进行同样的操作： ... 13] [ 6, 10, 14] """ 上述表示方法即对A进行转置，再将得到的矩阵逐行输出即可得到原矩阵的逐列输出。...3个元素的array转换为了1行3列以及3行1列的矩阵了。

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景的多维表转一维表

很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...逆透视列选择确认一般性Excel插件无需此设置，看似操作简单了，但最终生成的结果表却是无意义的列标题，需手动更改过来，此表的每一项设置都是为了告诉程序我们的数据源的结构是如何的，及我们目标结果表中需要如何定义生成的新列的名称...选择多列的数据（选列标题即可，按住Ctrl可选多个间隔开的列），此时区域会出现逗号(,)或冒号(:)，此时程序识别为人工已经选择了所有同一类型的数据列，无需使用后两项再进行逻辑加工出所有同一类型的数据列...对应地在后两列的【单元间列数】和【单元总列数】上填写间隔或连续的列数量，如类型5中间隔3列重复出现销售量一列的值，此处填写3。...单元是指最底层标题对应的上一层标题的数据项数量，如上一层是季度，为3列数据，同样在一行表头中，也类型算其间隔或重复的列数（假设其上方还有一行作了区分不同数据列的组合定义）转换输出同样一贯的Excel

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回归

该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集，将原始问题转化为线性回归问题。用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练，从而间接的进行多项式回归分析。...图片 PolynomialFeatures()类将其转化为具有3个特征的线性回归问题，这三个特征分别是x, x2, 和一个值全为1的常量特征。...先生成PolynomialFeatures（）类的一个实例，然后使用fit()输出特征的数量再使用transform（）将数据集转换为1次特征数据集(也可以使用fit_transform()）拟合和转换数据...(-1,1)#形状为1列（一个特征） X2=np.random.uniform(-1,1,n_samples).reshape(-1,1)#形状为1列（一个特征） print('X1的形状为：',X1....,X2转化为单列特征，横向合并 X=np.hstack((X1.reshape(-1,1),X2.reshape(-1,1))) poly2 = PolynomialFeatures(2)#多项式拟合模型参数最高指数为

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numpy基础知识

，保留2位小数数组的形状 t = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) t.shape # 获取t的形状，即维数 reshape((2,3)) 修改形状，修改后是新值，...delimiter：分割字符串skiprows：跳过的行（如：标题行） usecols：读取的数据的列 unpack：若为true，矩阵转置 numpy 转置：（1）transpose() 方法（2...：t[行,列]，取指定的行和列，其中:表示都要，如t[1,:]表示第二行的所有列例： import numpy as np t = np.arange(6).reshape((3,2)) print(t...取不相邻的点t[[0,2],[0,1]]，取下标为(0,0)和(2,1)对应的值修改条件修改t[t<10]=3 将t中小于10的值 where方法np.where(条件，符合条件的元素要赋的值，不符合条件的元素要赋的值...)ge: np.where(t>10, 0, 20) 将t中小于10 的元素替换为10，大于等于10的赋值为20 clip方法t.clip(value1,value2) 把小于value1的元素替换为value1

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

你可以通过调用array()函数将二维列表转换为NumPy数组。...11 55 指定大于边界的值将导致错误。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...) 运行该示例，输出一维数组的形状，将该数组重塑为具有5行1列的新形状，并输出。

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python学习之numpy使用

''' import numpy as np #4.1：属性 array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#将列表转换为矩阵，并转换为int类型 print(array) print...(a,axis=1))#按列求和最大值 print(np.min(a,axis=0)) print(np.min(a,axis=1)) #矩阵索引操作 a = np.arange(2,14).reshape...print(np.average(a)) print(np.cumsum(a))#矩阵累加函数 print(np.diff(a))#矩阵累差函数 print(np.nonzero(a))#将非0元素的行与列坐标分割开来...#矩阵的排序转置替换 a = np.arange(14,2,-1).reshape(3,4) print(a) print(np.sort(a))#排序 print(np.transpose(a))#...转置 print(np.clip(a,5,9))#判断当前矩阵元素是否比最小值小或比最大值大，若是则替换 #一维索引 a = np.arange(0,12) print(a) print(a[1]) b

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...能够从一维数组中生成二位数组列向量的两个操作是使用命令reshape重排和newaxis建立新索引： ?...解决方法是将其转换为列向量，或者使用column_stack自动执行： ? 堆叠的逆向操作是分裂： ? 矩阵可以通过两种方式完成复制：tile类似于复制粘贴，repeat类似于分页打印。 ?...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。

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如何为机器学习索引，切片，调整 NumPy 数组

我们来看看如何将这些列表中的数据转换为 NumPy 数组。一维列表转换为数组你可以通过一个列表来加载或者生成，存储并操作你的数据。...例如，索引 -1 代表数组中的最后一项。索引 -2 代表数组中的倒数第二项，示例中的 -5 索引代表数组中的第一个值（因为数组中只有 5 个数）。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。...reshape（）函数接受一个指定数组新形状的参数。在将一维数组重新整形为具有多行一列的二维数组的情况下，作为参数的元组，从 shape[0] 属性中获取行数，并将列数设定为1。...) 运行该示例将打印一维数组的形状，将数组重新整形为具有1列5行的数组，然后打印出新的维数。

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NumPy入门指南(二) | Day2

import numpy as np t1 = np.arange(24).reshape(4,6) # 修改某一行的值 t1[0,:]=0 print(t) # 修改某一列的值 t1[:,0]=0...()函数不仅可以去重复值，还可以统计重复值的次数，根据重复的次数可以画饼图，得知每部分的占比。...] [18. 19. 20. 21. 22. 23.]] ''' 如果处理数据的量较小时，也可以考虑将nan替换为均值 import numpy as np t = np.arange(24).reshape...] [ 6. 7. 8. nan nan nan] [12. 13. 14. 15. 16. 17.] ''' # ----- 将数组中的nan替换为每一列的平均值 ------ for i...用均值不用0代替nan的好处是，如果将某列的某个值替换成0，将会影响一整列的均值。使用列中不是nan的其他元素的均值代替，可以提高准确性。对于inf的处理类似，可以替换成0。

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Numpy实战全集

当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元，当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。...''' C = np.array([[0,5,9], [4,0,10]]) print(np.nonzero(B)) print(np.nonzero(C)) ''' # 将所有非零元素的行与列坐标分割开...# 对[0,1,2]行重复3次，列重复1次 b = np.tile([0,1,2],(4,1)) print(a+b) 输出： [[ 0 1 2] [10 11 12] [20 21 22]...axis属性 axis=0表示按列操作，也就是对比当前列，找出最大值的索引！...首先通过np.bincount(x)得到的结果是：[1 2 1 2 1]，再根据最后的遇到重复最大值项，则返回第一个最大值的index即可！2的index为1，所以返回1。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...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）。...+……~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...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。

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基于Excel2013的PowerQuery入门

将第一行作为标题.png ? 成功将第一行作为标题.png ? 删除间隔行1.png ? 删除间隔行2.png ? 成功删除最后一行.png ? 填充按钮位置.png ?...成功转换.png 其他的各项步骤原理相同，省略。 5.删除重复项在下载文件中打开05-删除重复项.xlsx，如下图所示。 ? 删除重复项1.png ?...对客户名称删除重复项.png ? 首次购买分析结果.png 客户最大订单分析选定金额这一列，进行降序排序 ? 金额降序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ?...客户最大订单分析结果.png 多次购买客户分析选定客户名称这一列，进行保留重复项 ? 保留重复项按钮位置.png 只有1次购买记录的客户会被删除，多次购买记录的客户会被保留。...将标题作为第一行.png ? 转置按钮位置.png ? 转置后结果.png ? 将第一行作为标题.png ? 取消自动更改类型.png ? 关闭并上载至原有表格.png ? 上载设置.png ?

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NumPy能力大评估：这里有70道测试题

如何将 NumPy 数组中满足给定条件的项替换成另一个数值？难度：L1 问题：将 arr 中的所有奇数替换成 -1。...如何从一个数组中移除与另一个数组重复的项？难度：L2 问题：从数组 a 中移除出现在数组 b 中的所有项。...如何将数组中所有大于给定值的数替换为给定的 cutoff 值？难度：L2 问题：对于数组 a，将所有大于 30 的值替换为 30，将所有小于 10 的值替换为 10。...这些数值分别代表每一行的计数数量。例如，Cell(0,2) 中有值 2，这意味着，数字 3 在第一行出现了两次。 50. 如何将 array_of_arrays 转换为平面 1 维数组？...如何在数组中找出某个项的第 n 个重复索引？难度：L2 问题：找到数组 x 中数字 1 的第 5 个重复索引。

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70道NumPy 测试题

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NumPy能力大评估：这里有70道测试题

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python的numpy入门简介

列 arr[np.ix_([1, 5, 7, 2], [0, 3, 1, 2])] # 可读性更好的写法，同上转置与点积： arr.T 转置 np.dot(arr.T, arr)#点积高维矩阵转换...floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最小整数。 rint 将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype。 modf 将数组的小数部分与整数部分以两个独立数组的形式返还。...对一个序列就地随机乱序 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值为0，标准差为1） binomial 产生二项分布的样本值 normal...1） column_stack 类似于hstack，但是会先将一维数组转换为二维列向量。...(arr, 2) #将arr重复2次 np.tile(arr, (2, 3)) # 指定每个轴的tile次数，即行重复两次，列重复三次高级应用花式索引的等价函数 • take • put

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Numpy的总结

更重要的是，大家可以通过本文了解到 NumPy 在 Python 列表中的优势：更简洁、更快速地读写项、更方便、更高效。...数组的布尔值的运用 ~ 反 & 并 | 或 ? 数组的连接（concatenate的用法） ?...轴的概念 axis=1实际上是说，只对行进行操作 axis=1实际上是说，只对列进行操作 axis = 0 可以简写成 0 ?...数组和矩阵使用方法的区别 matrix.T transpose：返回矩阵的转置矩阵 (数组都有）这是只有矩阵才有的 matrix.H hermitian (conjugate) transpose：...(a<2000)] = 0 a[~((a>1000)&(a<2000))] = 1 2.使用random.randn创建 10*10 将所有小于0 的值替换为 0, 最后求每一列的均值 a = np.random.rand

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Numpy 简介

转置式运算 moveaxis(a, source, destination) 将数组的轴移动到新位置。 rollaxis(a, axis[, start]) 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。...transpose(a[, axes]) 置换数组的维度。更改尺寸数量 atleast_1d(*arys) 将输入转换为至少具有一个维度的数组。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。...vsplit(ary, indices_or_sections) 将数组垂直拆分为多个子数组（逐行）。平铺阵列 tile(A, reps) 通过重复A重复给出的次数来构造数组。...insert(arr, obj, values[, axis]) 在给定索引之前沿给定轴插入值。 append(arr, values[, axis]) 将值附加到数组的末尾。

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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

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