reshape

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    我有長格式的Compustat數據,我通過spread(來自tidyr包)轉換爲寬格式。 然後我做了一些計算,之後我想再次將數據幀恢復爲長格式。是否有任何一種「內存」功能,以便我的新的長數據框與舊的數據框完全相同(相同的順序)。 問題是,有很多NA s,每個股票的數據在股票首次上市時開始,並在股票摘牌或樣本結束後結束。我的樣本從1960年到2015年(季度)。當然,並非所有的股票都有這個日期的數據

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    我有導入時看起來像這樣的數據; ID col1 col2 col3 col4 1 a e i r j s k t 2 b f l u m v n w o x 3 c g p y 4 d h q z 和想它轉化使得有每行一個唯一的ID,IE: ID col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

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    我需要將3D陣列s轉換爲2D陣列sReshape,其中第三維的每個切片將簡單地放置在第一切片的2D陣列的行下方。 這裏的例子,以及預期的解決方案: s = reshape((1:30),[5,3,2]); sReshape = ??? resultExpected = [(1:5),(16:20) ; (6:10),(21:25) ; (11:15),(26:30)]'; isequal(

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    我有一個numpy數組,a形狀(2501, 4)。我想將它重新整形成一個3維數組,也就是說,結果形狀應該是:(x, y, 4)。 在這種情況下,我如何確定整數值x和y? 我知道如果只有一個值是未知的,我可以使用-1。例如: b = a.reshape(-1, 41, 4) b.shape # (61, 41, 4)

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    我有一個問題是SE上一個覆蓋範圍很廣的問題的擴展。即: Split a column of a data frame to multiple columns 我的數據具有與字符串格式,逗號分隔的一列,但不固定長度。 data = data.frame(id = c(1,2,3), treatments = c("1,2,3", "2,3", "8,9,1,2,4")) 所以我希望有我的數據幀最

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    我使用Python大熊貓讀數據幀是這樣的: <style type="text/css"> \t table.tableizer-table { \t \t font-size: 12px; \t \t border: 1px solid #CCC; \t \t font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; \t } \t

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    我正在使用dynamic_rnn和LSTMCell,後者放出一個包含內部狀態的LSTMStateTuple。調用這個對象的重塑(我的錯誤)會導致一個張量,而不會在創建圖表時造成任何錯誤。通過圖形輸入輸入時,我在運行時也沒有出現任何錯誤。 代碼: cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(size, state_is_tuple=True, ...) outputs, stat

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    我工作的面部表情識別, 我有圖像存儲在一個CSV文件中像這樣的灰度模式下的數據集: Emotion | Pixels | Usage 凡情感是圖像的實際情感(像素列)和用法可以是:培訓,驗證或測試。 所有圖像是存儲在csv文件48 X 48像素陣列中的(1,2304)(一行)的重塑是這樣的: 169 140 118 115 129 129 111 107 95 115 114 119 138

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    我想通過2個變量(其組合創建新的唯一標識符)重新整理我的數據框從long到wide,同時按產品,產品2和日期彙總值,以便: Date product product2 value 03/03/2011 a z 7 03/03/2011 a z 2 03/05/2015 b z 89 03/01/2017 a z 2 03/03/2017 c z 6

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    我有所有的變量因子類型數據幀 col0 col1 col2 col3 .. Col100 2017-01-01 12 23 34 .. 10 2017-01-02 119 24 39 .. 12 我試圖讓輸出,如下面df1 <- melt(df) Variable Val date 2017-01-01 date 2017-01-02 col1 12