# first remember the namesn<-df.aree$name# transpose all but the first column (name)df.aree<-as.data.frame(t(df.aree[,-1]))colnames(df.aree)<-n df.aree$myfactor<-factor(row.names(df.aree))str(df.aree)# Check the column typesREF:https://stackoverflow.com/questions/6778908/...
separate将group.column字符串分为两列，一列名为A header，包含第一部分（第一、第二、第三），另一...
R rshape 重新有规律的transpose数据 点击查看代码 rm(list =ls())# prepare the datadata <- data.frame(A=c(47,65,44,59,62,37,51), B=c(68,55,49,62,70,59,63), C=c(78,76,72,81,76,71,83), D=c(85,65,81,98,75,92,79))head(data)# convert data from a wide format to a...
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transpose # 模型的可解释性 # 归因分析 # 模型效果很好,如何分析其中的原因 predict_model(x = automl_leader, newdata =as.data.frame(test_h2o[,-1]), type ='raw') %>% tibble::as_tibble # 模型解释 explainer <- lime::lime( as.data.frame(train_h2o[,-1]), ...
transpose() # 模型的可解释性 #归因分析# 模型效果很好,如何分析其中的原因 predict_model(x = automl_leader, newdata = as.data.frame(test_h2o[,-1]), type = 'raw') %>% tibble::as_tibble() # 模型解释 explainer <- lime::lime(
# 变成向量之后再转化为矩阵,再转化为数据框df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=2, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE)df# 使用rbind.data.frame函数# a <- rbind.data.frame(l) 不可以这样使用do.call(rbind.data.frame, l) # do.call 函数是将前面函数的参数放在一个list中使用,正好l是这样一...
我有以下for循环: for i in links: data = urllib2.urlopen(str(i)).read() data = json.loads(data) data = pd.DataFrame(data.items()) data = data.transpose() data.columns = data.iloc[0] data = data.drop(data.index[[0]]) 这样创建的每个dataframe都有大多数与其他列相同的列,但不是所...
# 变成向量之后再转化为矩阵,再转化为数据框 df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=2, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE) df # 使用rbind.data.frame函数 # a <- rbind.data.frame(l) 不可以这样使用 do.call(rbind.data.frame, l) # do.call 函数是将前面函数的参数放在一个list中使用,正好l是...
data <- read.table(file="data01.txt", header = TRUE, row.names = 1) #Transpose so that each sample = 1 column data <- as.data.frame(t(data)) #Convert Mutation Counts to Relative Contribution data_relative <- scale(data, center = FALSE, scale = colSums(data)) ...