R语言中reshape2函数族前言 前几天放出来的那个R的展示中，有说到其实学R的过程更多的就是熟悉各种函数的过程（学习统计模型不在此列...我个人还是倾向于不要借助软件来学习理论知识，虽然可以直接看codes...笔和纸上的推导还是不可或缺的基本功），然后各种基础函数熟悉了之后很多被打包好的函数就是缩短代码长度的利器了。 excel里面有神奇的“数据透视表（pivot table）”，其实很
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2023-08-09 20:36:24
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require(reshape2)x = data.frame(subject = c("John", "Mary"), time = c(1,1), age = c(33,NA), weight = c(90, NA), height = c(2,2))x subject
原创
2023-11-06 14:30:11
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PCA的核心思想：假设我们的数据有D1, D2,···,Dn个维度，PCA就是要构造一个线性变换，PCi = W1D1 + W2D2 +···+ WnDn，Wj就是第j维度【列】在第i个【行】PC中的权重。找PC【主成分】有先后顺序，我们总是先找总方差最大的PC，方差解释度是统计里最重要的一个概念。然后我们再找与前一个PC线性无关的能解释最多方差的下一个PC，以此类推，知道得到所有的n个PC。最终
目录一、数据转置1.说明2.reshape二、数据匹配1.说明2.merge参考一、数据转置1.说明在数据处理的过程中，偶尔会发现一些数据下载下来并非是面板数据的格式，而是列为城市，行为年份的数据，如下图所示：这种年份为行的数据要变成与城市相同的列，就是把"wide"格式变成"long"格式 接下来主要介绍命令reshape，可以讲其转化为面板数据的格式2.reshapestata 官方
对于glm模型summary()输出的汇总结果，如何解读是非常重要的，它直接影响得出的结论。
例如下面这样一个输出结果，该如何理解呢？
Call:
glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData)
Deviance Residuals:
Min
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2023-07-09 17:00:36
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前言reshape2是又一个用来做数据处理的拓展包，用于实现宽格式数据与长格式数据之间的互转。如果你熟悉结构化数据库查询，那么你一定知道列转行与行转列，宽长数据之间互转与之类似；如果你不熟悉的也没关系，它很简单，接着往下看你就能很快熟悉并掌握了。首先我们通过一个数据集来解释什么是长宽数据。一、宽数据与长数据1. 宽数据定义：每一列为一个观测变量，每一行为变量对应的观测值。 # ozone
文章目录1. rehsape2包介绍2. 使用前必须准备的工作2.1 melt函数：宽数据——>长数据2.1 cast函数：长数据——>宽数据① dcast( )函数② acast()函数3. 其他函数3.1 `add_margins()`函数3.2 `recast ()`函数3.3 `melt_check()`函数3.4 `colsplit()`函数 1. rehsape2包介绍r
(一）目录 文章目录3.35 线性回归（一）3:26接上节内容2：多项式回归（多个变量）**3.29 正则表达式（一）****3.30正则表达式-字符处理函数（二）****4.1 jiebar分词****4.3：R语言与bp神经网络****4.3决策数原理**4.3 R语言与决策树-CART算法 3.35 线性回归（一）lm(formula, data= )fit <-lm(weight~h
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2023-08-27 23:51:03
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早先说过线上Resin的配置文件中要增加线程池大小、各种timeout参数（resin 4.0.15的默认配置文件肯定没有这些参数，需要另行增加）。在resin 4.0.10里，有这么一个bug，thread-max的数量设置没有起作用：http://bugs.caucho.com/view.php?id=4251 ，但后面到了resin 4.0.15应该就修复了。下面内容会给出背景介
数据重塑通常使用reshape2包，reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换，由于reshape2包不在R的默认安装包列表中，在第一次使用之前，需要安装和引用： 重塑数据，首先把宽数据融合（melt），以使每一行都只表示一个变量，然后把数据重塑（cast）为想要的任何形状。在重塑过程
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2018-07-18 11:15:00
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文章目录1 字符串基础2 正则表达式实现模式匹配2.1 基础匹配2.2 锚点2.3 字符类和字符选项2.4 重复2.5 分组与回溯引用3 工具3.1 匹配检测3.2 提取匹配内容3.3 替换匹配内容3.4 定位3.5 其他操作4 正则表达式总结参考资料 之前在R-数据科学（三 ）：向量中已经介绍了字符型向量的操作，但是由于基础函数使用方法不一致，一段时间不用就容易会忘记，那么有没有一个包既可以包
我们已经学习了如何筛选、排序、合并和汇总数据框。这些操作只适用于行和列，然而有时候我们需要做一些更复杂的事情。例如，下面这段代码读取了一个数据集，包含了两种产品不同日期的质量和耐久性的测试结果：toy_tests <- read_ _csv("data/product-toy-tests.csv")
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2019-02-11 13:57:00
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数据集的融合是将它重构为这样一种形式，每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。
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2021-04-25 19:04:00
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# R语言reshape2包：二维数据转一维的魔法
在数据分析的过程中，我们经常会遇到需要将二维数据转换为一维数据的情况。R语言中的reshape2包提供了一种非常灵活且强大的方法来实现这一目标。本文将详细介绍如何使用reshape2包将二维数据转换为一维数据，并提供代码示例。
## 重塑数据的基本概念
在R语言中，数据通常以数据框（data frame）的形式存储，这是一种二维表格数据结构
title: “reshape2”author: “lld”date: “2018年11月1日”out
原创
2023-07-27 12:17:39
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R语言中reshape2包 dcast函数数据的重铸 1、测试数据 ID <- c(1, 1, 2, 2) Time <- c(1, 2, 1, 2) X1 <- c(5, 3, 6, 2) X2 <- c(6, 5, 1, 4) mydata <- data.frame(ID, Time, X1,
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2021-04-25 19:41:00
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在数据分析过程中，利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作。描述性统计中就包括了直方图、散点图等工具来探索连续数据，对于分类数据，则可以采用条形图、交叉分组表等工具。Excel中所谓的“数据透视表”，其实就是一个交互式的交叉分组表。在R语言中可以很容易的用table()等函数得到相应的结果。对于一些更为复杂的任务，就需要其它的函数或包来完成。本例先以iris数据集为研究对象示范一些基本函数的用法
shape 方法用于查看数据是几行几列的。 reshape 方法用于不更改数据的情况下，重新把数据进行规划成指定的行数和列数。 .reshape(-1, 1) -1 表示自动，1 表示整理成 1 列数据。.reshape(2, -1) 整理成 2 行的数据。.reshape(3, 3) 整理成 3 行 3 列的数据。 Ref：Py在线环境
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2023-07-05 12:45:39
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# 如何在R语言中reshape时间数据
## 概述
在R语言中，reshape时间数据是一个常见的操作，特别是在处理时间序列数据时。在本文中，我将向你介绍如何在R语言中reshape时间数据，让你能够更好地处理时间序列数据。
## 流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 将时间数据转换为日期格式 |
|
在numpy中，shape和reshape()函数的功能都是对于数组的形状进行操作。shape函数可以了解数组的结构,reshape()函数可以对数组的结构进行改变。shapeimport numpy as np
#设置一个数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(a.shape) '''结果：(8,)'''
print(type(a.shap
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2023-08-15 08:35:20
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