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我有一個數據幀，看起來像這樣： df = pd.DataFrame({'ID':range(1,366), 'No_of_Visits': np.random.randint(1,100, 365), 'Date':pd.date_range(pd.datetime.today(), periods=365).tolist() }) 我想指望每個3個月訪問次數，並返回結果爲一列是這樣的： df

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如何融合融合框架中的軌道？

是否有任何可用於blend曲目的過濾器/轉換？

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如何將重塑熔體後的數據更加友好的時間序列數據進行排序（）

我有以下的數據使用reshape2熔化後::融化（） CustomerName variable value 1 Aaron Bergman 01-2009 0 2 Aaron Hawkins 01-2009 0 3 Aaron Smayling 01-2009 136 4 Adam Bellavance 01-2009 0 5 Adam Hart 01-2009

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ggplot結構化數據箱線圖

我已數據目前的結構，如下所示： set.seed(100) require(ggplot2) require(reshape2) d<-data.frame("ID" = 1:30, "Treatment1" = sample(0:1,30,replace = T, prob = c(0.5,0.5)), "Score1" = rnorm(30)^2,

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想要將唯一值轉換爲第一個/第二個/第三個變量

我有一個數據集的示例，需要將其轉換爲寬格式，但是我有一個特殊的問題，我還沒有看到StackOveflow。我想用來創建一個長數據集的列對每一行都有唯一的值，但是我想創建一個新的數據集，因此每個idvar的n個屬性都有n個變量。我需要轉換成這樣： state sector attribute_value alabama 1 a alabama 1 b alabama 1 c alabam

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ddplyr中的標準偏差函數沒有在熔化的數據框上返回一個值

我有一個由3個位置值（XYZ）和3個旋轉值（歐米茄，Phi，Kappa）組成的數據集。頭（pos.df）看起來像這樣 Batch PhotoID X Y Z Omega Phi Kappa 1 1 DSC_7120 -269.6995 -359.33126 2390.522 -2.78643779 0.03288689 49.42041 2 1 DSC_7121 -32

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[R data.table：子集化data.table /數據幀基於行值的大小

這是一個基本的問題，但我很爲難：我有下列R- data.table： library(data.table) DT <- fread('unique_point biased data_points team groupID up1 FALSE 3 A xy28352

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融化與多個測量的方差分析型數據集瓦爾和類別中的R

我知道這個問題有可能已經被問過，但我找不到我在多個措施的存在與瓦爾熔化面臨的具體問題的實例。我有這樣的數據表。 library(data.table) set.seed(234) DT<-data.table(item=1:3,phase=c("pre-test","test","follow up"), control_RT=sample(400:600,3),contro

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如何熔化R中的單個柱

如何將單個柱從T1熔化到T2。 T1 \t \t \t Mar-17 \t \t T2 \t 328 \t \t Mar-17 \t 328 29.57 \t \t Mar-17 \t 29.57 38.483 \t \t Mar-17 \t 38.483 31.26 \t \t Mar-17 \t 31.26 37.3 \t \t Mar-17 \t 37.3

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合併具有廣泛形式完整數據的NA的長型數據以覆蓋NA

所以我有三個數據集需要合併。這些包含4年級和5年級的學校數據和閱讀/數學成績。其中一個是一個長形式的數據集，在一些變量中有很多缺失（是的，我確實需要長數據），另外兩個全面缺失的數據。所有這些數據框都包含一個列，該列具有數據庫中每個人的唯一ID號。這裏是產生我與......我需要使用有以下三個數據幀的工作類型data.frames的一個小例子，一個完整的可重複的例子：school_lf，schoo