twitter_archive_clean = pd.melt(twitter_archive_clean, id_vars=['tweet_id', 'timestamp', 'text', 'rating_numerator', 'rating_denominator', 'name'], var_name='dogs', value_name='dogs_stage')

时间: 2023-06-10 08:06:03 浏览: 157
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35.R语言geom_contour等高线图绘制教程.pdf

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这段代码是将原始的数据透视成长格式，其中id_vars参数是指定不需要被转换的列，var_name参数是指定需要被转换的列名，value_name参数是指定转换后的值所在的列名。具体来说，这段代码将原始数据中的"doggo", "floofer", "pupper", "puppo"四列分别转换成了一列"dogs_stage"，用于表示狗的阶段。
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Networks built into many integrated circuits provide some protection, but in many cases, ESD contains enough power to alter device parameters or melt silicon junctions. A discharge of static ...

df_wide=df.

具体步骤可能包括使用melt、pivot或者stack/unstack等函数。例如： python # 假设df是一个原始的长格式DataFrame # df_wide可能是这样创建的： df_wide = df.pivot(index='some_index', columns='variable', ...

num_features = all_data.select_dtypes(include=['int64','float64','int32']).copy() num_features.drop(['SalePrice'],axis=1,inplace=True) # 去掉目标值房价列 num_feature_names = list(num_features.columns) num_features_data = pd.melt(all_data, value_vars=num_feature_names) g = sns.FacetGrid(num_features_data, col="variable", col_wrap=5, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") plt.show()

然后，将所有数值型特征列进行 melt 操作，将其转化为长格式，即将所有列转化为两列，一列为变量名，一列为变量对应的数值。接着，使用 FacetGrid 函数创建一个多子图网格，每个子图对应一个变量，使用 distplot ...

请问以下代码有何问题？ try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()

df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目...

.reset_index(drop=True) 什么意思

当你使用像 groupby()、pivot_table() 或者 melt() 这样的操作后，可能会创建新的索引，这些索引通常是默认的整数序列。调用 .reset_index() 就是为了把这种临时的索引转换回原来的行索引形式，恢复到原始 ...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] z = 0 while (z <= 9): data1 = data.loc[:, [num_columns[z], 'y']] # ax = plt.subplot(3, 3, z + 1) f = pd.melt(data1, value_vars=num_columns[z], id_vars='y') g = sns.FacetGrid(f, col='variable', hue='y') z = z + 1 g = g.map(sns.distplot, "value", bins=20) plt.show()

接下来，使用pd.melt函数将data1转换为适合绘制分布图的格式。然后，创建一个FacetGrid对象g，并使用变量'variable'和'hue'来分组数据。最后，使用sns.distplot函数绘制分布图，并设置bin数为20。循环结束后，调用...

melt_df = pd.melt(train[["hour", "casual", "registered", "count"]], id_vars=["hour"], value_vars=["casual", "registered", "count"])

其中 id_vars=["hour"] 表示保留 "hour" 列不进行 melt，而 value_vars=["casual", "registered", "count"] 则表示需要对 "casual", "registered", "count" 三列进行 melt 操作。最终得到一个新的 DataFrame，它包含...

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)在pyspark的同例

df_melted = df_melted.selectExpr(*[f"variable as {var_name or 'variable'}, value as {value_name or 'value'}" for var_name, value_name in zip(id_vars + ['variable'], [var_name] + [value_name])]) ...

df= pd.melt(example2_3, value_vars=['北京', '上海', '郑州','武汉','西安','沈阳'], var_name='城市', value_name='AQI') # 融合数据为长格式解释一下

这段代码使用了 Pandas 库中的 melt() 函数，将 example2_3 这个数据集从宽格式转换成长格式。其中： - value_vars 参数指定需要保留的列名，即需要保留的污染物城市名称，本例中为北京、上海、郑州、武汉、...

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data_melt<-melt (data)

data_melt <- melt(data, id.vars = ..., variable.name = "variable", value.name = "value") - data: 需要被重塑的数据框。 - id.vars：保留不变的列名列表，它们会作为新数据框的一部分，并且每一行对应...

你给出的代码遇到Error in melt(iris_scaled, id.vars = "Species") : could not find function "melt"这样的报错

这个错误提示是因为 R 无法找到名为 "melt" 的函数。通常情况下，这是因为需要使用的包没有加载。要解决这个问题，你需要在代码中添加 library(reshape2) 或者 library(tidyr) 语句，以加载 "reshape2" 或 ...

melt_group_df = melt_df.groupby(["hour", "variable"])["value"].mean().reset_index() melt_group_df.head()

首先将原始数据框 melt_df 按照 "hour" 和 "variable" 两个列进行分组，然后对每个分组中的 "value" 列进行求均值操作，并将结果存储在新的数据框 melt_group_df 中。最后，调用 reset_index() 方法将分组后的结果...

melt() got an unexpected keyword argument 'ignore_index'

df = df.melt(id_vars='id') df = df.reset_index(drop=True) This will preserve the id column as a column, convert the other columns to a long format, and reset the index to consecutive integers.

pd.melt()函数参数

pd.melt()函数是pandas...melted_f = pd.melt(f, id_vars='id', value_vars=['A', 'B', 'C']) 在这个例子中，id_vars='id'表示保留id列不变，而value_vars=['A', 'B', 'C']指定了要转换为value列的变量。

pandas to_csv ()如何旋转行列

如果你想要改变DataFrame的行和列顺序，应该先使用pivot()、melt()或者stack/unstack()等方法对数据进行变换。 例如，如果你想将DataFrame的某列转换为主键，其他列转为行，你可以这样做： python # 假设...

python数据逆透视_利用Python实现数据逆透视

df_melt = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], var_name='Variable', value_name='Value') 其中，id_vars参数指定需要保留的唯一标识列，var_name参数指定需要转换的列名，value_name参数指定转换后的数据...

Error in melt(data_log_transformed, variable.name = "strategy_type", value.name = "speech_rate_log", : could not find function "melt"

这个错误提示是因为R无法找到名为“melt”的函数。这个函数通常属于reshape2或tidyr包，您需要确保这些包已经安装并已加载。您可以尝试运行以下代码来安装和加载reshape2包： install.packages("reshape2") ...

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