如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong...因为宽型数据和长型数据本质上是一样的，所以命令转换是完全相反的过程，命令的内容是完全相同的。...do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|...do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机 课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio
h3=c(31,32,33)) df 这是一个宽型数据，我们想把数据转换成长型，像这样。...这就是宽型数据转换成长型数据，这种转换在作图、数据分析是经常会用到。在do包中，将宽型数据转换成长数据的命令是reshape_toLong。...为什么新添加了nrow这一列，因为我们没有对原始宽型数据指定id，如果我们指定了id，那么就不会添加这一列。...'年龄') 这个时候的h在y1h、y2h、y3h是后缀，所以，我们使用了后缀suffix。...var.names = c('身高','体重','腰围'), j='指标') 总结：今天是宽型数据转换成长型数据的第一讲，主要是有
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。...reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...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）。
背景 相比于读取excel到List>对象中，抽象一个方法将excel数据直接一步读取到指定的类对象中，更为方便。...代码 通过类Class读取excel数据到对象 /** * 使用Class来读取Excel * * @param inputStream Excel的输入流 * @param excelTypeEnum...classT) { return readExcelWithClassList(inputStream, excelTypeEnum, 1, classT); } /** * 读取excel数据到数据对象...CellDataTypeEnum supportExcelTypeKey() { return CellDataTypeEnum.STRING; } /** * 将excel...GlobalConfiguration globalConfiguration) { return new CellData(value); } } 使用时创建对应
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...melt(airquality) 1.1.2 将month和day共同作为ID variables(那些能够区分不同行数据的变量共同作为变量)，且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality..., id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数 （长转宽） dcast：左边参数表示"ID variables"，右边的参数表示measured variables。
长数据 长数据一般是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即 变量少而观察值多。 data1 ?...image.png 宽数据 宽数据是指数据集对所有的变量进行了明确的细分，各变量的值不存在重复循环的情况也无法归类。数据总体的表现为 变量多而观察值少。 如将上述表格按年龄组展开 data2 ?...reshape2可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...主要用到两个函数：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； dcast：获取long-format数据“重铸”成wide-format数据。...以上述两个表格转化为例： dcast：data1转化成data2,即保留年份和月份，将年龄组分别展开 data2<-dcast(data1,年份+月~年龄组) 合并数据到一列时使用melt，生成的variable
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区，复制下面链接前往，可一键fork跑通： https://www.heywhale.com/mw/project/631aa26a8e6d2ee0a86a162b...研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量，这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系，再对各个方位角的数据进行平均。...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块，以ERA5数据为例，给定一个台风中心，选取层次为500 hPa，进行插值计算，将数据从笛卡尔坐标系插值为极坐标系，并对两个结果进行对比分析。...np.append(u, -u[::-1], axis=0) codes += codes return mpath.Path(3*u, codes, closed=False) 读取数据...插值后的数据是方位角和半径的函数，后续就可以利用插值后的数据在不同方位角上进行数据分析了。
将宽数据转换为长数据 1 构建数据框df image.png 2....用reshape2::melt将2维数据转换为一维数据 df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value...image.png <em>将</em><em>长</em><em>数据</em>转<em>换为</em><em>宽</em><em>数据</em> 将上述df_melt转化为<em>宽</em><em>数据</em>框df df_cast<-reshape2::<em>dcast</em>(df_melt,x~year,value.var="value")...image.png dcast参数说明 Arguments formula casting formula, see details for specifics. fun.aggregate aggregation
就是长 转 宽 ，然后多种Exonic_Function的就用逗号分隔就行。...二 数据转化 长型，宽型互转的方式有很多，可以使用tidyr包的gather ，spread函数进行长宽互转Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化） ；也可以使用...2.1 使用reshape2包的dcast函数 #尝试转化 dcast <- dcast(data, gene~ sample) head(dcast) 和想象的好像有点不一样，是不是有很多问号❓...dcast 看一下，发现fun.aggregate就是我们想要的参数， 下面再构建一个 完成逗号连接 的函数即可，这个使用paste即可 f.agg <- function(x) paste(x, collapse...=";") OK，都准备好了，转成输入文件样式的宽型数据吧 f.agg <- function(x) paste(x, collapse =";") a <- dcast(data, gene~ sample
mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具，该工具基于模块化的理念开发，可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来，并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能： 1、数据提取和转储：将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询； 2、数据清洗：在导入数据的过程中，该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...； 3、数据查询：支持在所有的数据表中查询信息，例如密码、用户和其他信息； 4、自动将转储信息以Base64格式存储，例如：Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...接下来，广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/daniel2005d/mapXplore 然后切换到项目目录中，使用pip...命令和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件： cd mapXplore pip install -r requirements 工具使用 python engine.py
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...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。...Gramian Angular Summation / Difference Fields (GASF / GADF)可以将时间序列转换成图像，这样我们就可以将卷积神经网络 (CNN) 用于时间序列数据...通过将时间戳作为半径和缩放值的反余弦（arccosine）来生成极坐标。这杨可以提供角度的值。 生成GASF / GADF。在这一步中，将每对值相加（相减），然后取余弦值后进行求和汇总。...语言描述可能不太准确，下面使用代码详细进行解释 Python 中的示例 我在这里提供了一个 Python 示例，以演示使用格拉姆角场将时间序列转换为图像的逐步过程的状态。...Gramian Angular Summation / Difference Field 将时间序列转换为图像的过程。
二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...dcast函数将上面转换后的宽数据转换成长数据。...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数
从NCBI下载了一些转录组数据，这里用到的下载工具是kingfisher ,github的链接是 https://github.com/wwood/kingfisher-download 下载方法选的是...aws-http （下载速度超级快） 默认会将sra格式转换为fastq格式，使用到的工具是fasterq-dump这个工具，试了几次一直遇到报错，所以就将下载格式默认选择为sra 需要制定参数-f sra...想的是后续再单独转成fastq格式 下载完成后转化fastq格式还是有问题，使用fasterq-dump命令有时候可以成功，但是有时候就会卡住，卡住后按ctrl+c命令也不能退出，只能关掉窗口重新链接服务器...ncbi/sra-tools/issues/463 大家的问题基本都是一样的 计算机集群，slurm这个命令提交系统 BeeGFS 这个存储系统 和我的硬件情况一样 没有找到解决办法，找到了一个替代办法是使用...parallel-fastq-dump github链接 https://github.com/rvalieris/parallel-fastq-dump 需要把fastq-dump这个命令添加到环境变量 使用到的命令是
二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...dcast函数将上面转换后的宽数据转换成长数据。...用month + day ~ variable告诉dcast月份和日期是变量，转换成的长数据与原始数据除了变量列的序号不一样，其他都一致。
2，什么是长数据与宽数据 可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...长数据（指标类型）需要通过指标找到数值（小张，语文两个指标我们可以找到成绩 120）； 宽数据是一种笛卡尔积类型数据，是通过行列的交叉点得到数值（小张与语文的交叉点得到成绩 120）。...3，十八般武艺 既然我们知道了什么是长数据和宽数据，接下来我们一起学习一样长宽变换的十八般武艺吧。 数据我们就用这个上图的数据。...成绩') #长变宽 long2short = dcast(short2long,班级+姓名~科目) 具体 dcast 的方法有汇总，求平均可以参考 R 官方文档。...玩转数据的长宽变换对数据后续的可视化和建模都是重要的第一步。 记住一句话：长数据容易绘制可视化图表，宽数据更容易阅读符合阅读习惯。
遍历每个工作表，如果工作表的单元格S1中的值为“1”，则将该工作表的“Print_Area”（打印区域）复制并粘贴到一张空白幻灯片中。 A：可以使用下面的VBA代码实现。...Object Dim myShape As Object Dim ws As Worksheet Dim x As Integer x = 0 '从Excel中复制的单元格区域...For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets If ws.Range("S1") ="1" Then '从Excel中复制单元格区域
backend_kwargs={'read_keys': ['experimentVersionNumber']}) >>> ds.t.attrs['GRIB_experimentVersionNumber'] 转换为自定义的数据类型...：cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...将数据写入新的grib文件！有用！...，与上述一致 for grb in selected_grbs: grb pygrib.index()读取数据后，不支持通过关键字读取指定的多个变量 问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据
selected > dim(ct) [1] 6182813 3 是稀疏矩阵的简化版，我略微思考了一下，做了一个简单的变幻： library(reshape2) tmp = dcast...函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2 包提供了 dcast() 函数，用于将数据框从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。...长格式数据通常包含多行和少列，每行对应一个观察值，并且包含一个用于标识不同组的变量；而宽格式数据通常包含少行和多列，每行对应一个唯一的标识符，并且包含多个变量。...data.table::fread( f, data.table = F) head(ct) dim(ct) #ct[1:4,1:4] library(reshape2) tmp = dcast...endothelium in brain》，文献里面的第一层次降维聚类分群如下所示： 第一层次降维聚类分群 可以仔细看看文章里面的降维聚类分群参数，反正我使用标准代码跑了一下，没有文章那么清晰，不过我也解释过
reshape2，主要用于宽数据和长数据之间的转换。 主要就是melt和*cast函数的应用。 具体可参考如下图片 ?...head(md) head(airquality) dim(airquality) dim(md) # cast to data.frame # restore original data cd = dcast...climate_value") head(cd) head(airquality) dim(cd) dim(airquality) # aggregate by month to get the mean value dcast...month~climate_variable,value.var = "climate_value",fun.aggregate = mean, na.rm=T) # add margin dcast...climate_value",fun.aggregate = mean, na.rm=T, margins=c("month","climate_variable") ) # use of ... dcast
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