Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
Es gibt zwei Möglichkeiten, um schnell Tabellen in R zu erstellen:
Methode 1: Erstellen Sie eine Tabelle aus vorhandenen Daten.
tab <- table(df$row_variable, df$column_variable)
Methode 2: Erstellen Sie eine Tabelle von Grund auf neu.
tab <- matrix(c(7, 5, 14, 19, 3, 2, 17, 6, 12), ncol=3, byrow=TRUE)
colnames(tab) <- c('colName1','colName2','colName3')
rownames(tab) <- c('rowName1','rowName2','rowName3')
tab <- as.table(tab)
Dieses Tutorial zeigt ein Beispiel für das Erstellen einer Tabelle mit jeder dieser Methoden.
Der folgende Code zeigt, wie Sie eine Tabelle aus vorhandenen Daten erstellen:
#Machen Sie dieses Beispiel reproduzierbar
set.seed (1)
# Daten definieren
df <- data.frame(team=rep(c('A', 'B', 'C', 'D'), each=4),
pos=rep(c('G', 'F'), times=8),
points=round(runif(16, 4, 20),0))
#Kopf der Daten anzeigen
head(df)
team pos points
1 A G 8
2 A F 10
3 A G 13
4 A F 19
5 B G 7
6 B F 18
#Erstellen Sie eine Tabelle mit 'Position' als Zeilen und 'Team' als Spalten
tab1 <- table(df$pos, df$team)
tab1
A B C D
F 2 2 2 2
G 2 2 2 2
In dieser Tabelle werden die Häufigkeiten für jede Kombination aus Team und Position angezeigt. Zum Beispiel:
Und so weiter.
Der folgende Code zeigt, wie Sie eine Tabelle mit 4 Spalten und 2 Zeilen von Grund auf neu erstellen:
# Matrix mit 4 Spalten erstellen
tab <- matrix(rep(2, times=8), ncol=4, byrow=TRUE)
# Spaltennamen und Zeilennamen der Matrix definieren
colnames(tab) <- c('A', 'B', 'C', 'D')
rownames(tab) <- c('F', 'G')
# Matrix in Tabelle konvertieren
tab <- as.table(tab)
# Tabelle anzeigen
tab
A B C D
F 2 2 2 2
G 2 2 2 2
Beachten Sie, dass diese Tabelle genau mit der im vorherigen Beispiel erstellten Tabelle übereinstimmt.
So durchlaufen Sie Spaltennamen in R
So erstellen Sie ein leeres Dataframe in R
So hängen Sie Zeilen an ein Dataframe in R
Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …