使用.reshape(-1)可以将2D数组重塑为1D数组。例如：>>> a = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) >>> a.reshape(-1) array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, ...

我有困难重新排列以下数据框：set.seed(45) dat1 <- data.frame( name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4), numbers = rep(1:4, 2), value = rnor...

我有些困难需要将我的 data.frame 从宽表转换为长表。目前看起来是这样的：Code Country 1950 1951 1952 1953 1954 AFG Afghanistan 20,249 21,352 22,532 23,55...

我有一个数据框，如下所示：+-----+-------+ | V1 | V2 | +-----+-------+ | 1 | a,b,c | | 2 | a,c | | 3 | b,d | | 4 | e,f | | . | . | +-----...

我有一个看起来像这样的data.frame。x a 1 x b 2 x c 3 y a 3 y b 3 y c 2 我希望将这个转换成矩阵形式，以便可以将其传递给热力图进行绘制。结果应该类似于： a b c x 1 2 3 y 3 3 ...

我有一份在线调查的数据，受访者需要回答问题循环1到3次。调查软件（Qualtrics）以多列的形式记录这些数据——也就是说，在调查中Q3.2将有Q3.2.1.、Q3.2.2.和Q3.2.3.三个不同的列。df <- data.frame( id = 1:10, time = as...

我有长格式的数据，想要转换成宽格式，但是使用melt/stack/unstack似乎没有直接的方式可以实现：Salesman Height product price Knut 6 bat 5 Knut 6 ...

我无法弄清楚如何在Python中使用Pandas进行“反融合”。这是我的起始数据 label type value 0 x a 1 1 x b 2 2 x c 3 3 y a 4 4 ...

给定以下 CSV 文件："A","B","C","D","E","F","timestamp" 611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291111964948E12 611.88243,9089.5601,513...

我正在使用Scikit-learn的线性回归算法。 同时对 Y 目标特征进行了缩放：Ys = scaler.fit_transform(Y) 我得到了 数值错误：期望的是2D数组，但收到了1D数组： 之后我使用以下方式进行了重塑：Ys = scaler.fit_transform(...