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数据处理涉及面比较广,孟祁佑数据收拾是一些手法和过程,收拾规模相对更小。根据这个知道气候预报直播,开端聊下面的。

一个含糊的发问

收拾数据的时分遇到困难,往往是针对现有的数据结构不满。比如常李志蛟见的三种希望:每种计算量是一列,每次观测值是一行,每一类试验数据独自一个表。

实少侠一炷香际遇到的数据,往往不行抱负。

这个时分才能缺乏无法处理,或许虽然有了笨办法,但又想知道更高效、杨绛为什么不提杨伟成有用的,怎样办呢?

肯定是查找和发问。

难就难在不知道怎样描绘。或许七七八八说了个大约,总体上仍是一个含糊的发问。

队伍改换,reshape(重塑)

常见的用词是“队伍改换”。

说起队伍改换,或许说中了大部分的数据收拾问题!仅仅由于队伍改换这四个字,模含糊糊地描绘出了或许的处理办法。

但实际上,这个数据收拾的难题,跟线性方程组、矩阵、队伍式的初等改换不太相同。

另一个提到点子上的词是 resh张悦轩田雨橙定了婚约ape 重组。

说起reshape,或许第一个反应是 numpy.reshape ,其常见的使用如下所示了。但这儿要说的不是这个。而是pandas官方文档里的图例。对应的操作,在R言语也比较老练。

>>> a = np.arange(6).reshape((3, 2))
>>> a
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]])

数据收拾的难题:reshape 重组

数据重组私摄(reshape)便是对数据的计算结构进行改换,枚举的变成计数的,分类的改成变量。

部分作用跟Excel透视表是差不多的。这类问题在pandas的官方文档里也有专题,还有有一个总称,叫“数据重塑和透视表”。

英文是 Reshaping and Pivot Tables。总共介绍了重塑数据框的三大类办法:透视pivot,堆叠stack和平铺unstack,熔化melt。

首先是透视(pivot)。透视是指小而美的个性化重组。需求提早设定好需求的横向标签index、纵向标签column、被调查的数据value。


Reshaping by pivoting DataFrame objects



然后是堆叠(stack)和平铺(unstack)。堆叠是“横向变成纵向标签”,往笔直方向堆叠。平铺是“纵向标签变成横向”,往水平方向平铺。


Reshaping by stack飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻ing and unstacking -1



堆叠和平铺都是指简略粗犷的索引重组。只需求执行命令即可,长处是“装腔作势”:伸缩自如,循环往复。


Reshaping by stacking and unstacking -2.1



其间,平铺unstack能够指定把现有的哪一个层级拉出来溜溜,只需求经过一个参数确认。默许情况下,便是对最结尾的那个索引下手。


Reshaping by stacking and unstacking -2.2



Reshaping by stacking and unstacking -2.3



最终是熔化(melt)。先熔化(melt)已待使用。操作也十分简略粗犷,便是彻底打散,退化成“键值对”方式的重组。

兼具解释性强和便利性的长处。解释性强指的是能直白感受到信息的彻底保存。便利性体现在保存了回绝打散的权利。


Reshaping by Melt



数据收拾的经典论文《Tidy Data》。

绝大部分的R使用者,大部分的数据处理工作者,应该都有时机接触到这篇论文。或许是直接看论文中的比如,也可青林歪弹能是经过转了几手的笔记间飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻接习得。假如早些年阅读过这篇论文,那在发问的时分,或许带上一些含糊的形象。

但假如没有这些储藏的常识呢?当遇到此类数据收拾的问题时,该怎么表达自我?该怎么描绘问题?一个有用的发问办法是:找到一个相对活泼的论坛,然后把详细的现状、等待的状况摆出来。

有不少的教材、笔记,是翻译过来的。早前还湍组词呈现过“数据整容”这样词,现在简直搜不到了。

这篇论文现在是开飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻放下载的。

A荧光鹏羽uthors: H飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻adley Wickham

Title: Tidy Data

Abstract: A huge amount of effort is spent cleaning data to get it ready for analysis, but there has been little research on how to make data cleaning as easy and effective as possible. This paper tackles a small, but important, component of data cleaning: data tidying. Tidy datasets are easy to manipulate, model and visualize, and have a specific structure: each variable is a column, each observation is a row, and each type of observational unit is a table. This framework makes it 王觉彬easy to tidy messy d飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻atasets because only a small set of tools are needed to deal with a wide range of un-tidy datasets. This structure also makes it easier to develop tidy tools fo盛夏科技在线布局r data analy飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻sis, tools that both input and output tidy datasets. The advantages of a consistent data structure and matching tools are demonst长春双阳气候rated with a case study free from m竹字头加旦und外国同性恋ane dat女婿丈母娘a manipulation chores.

Submitted: 2013-02-20. Pub飞机邮寄,油价调整,聊天宝-催乳师工作新闻,本地周边新闻li莆田市王超shed: 2014-09-12.赵露我是一只小小鸟

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