使用向量列表按列拆分数据帧_使用向量列表作为列索引按列拆分数据帧_按数据帧分组并拆分为列 - 腾讯云开发者社区

在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。示例工作簿中的数据如下图1所示。...图2 可以使用下面的公式来实现。...10，使数据全部显示。...公式中： A3:A29，是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4)，统计指定区域的行数，区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...COLUMNS(E3:E3)，统计指定区域的列数。区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。当公式向右拉时，列数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。

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R语言学习笔记-Day6

str_split(x," ")根据字符串内" "（空格）进行拆分class(str_split(x," "))1 "list"#获得向量：[1]#str_split()可对多个字符串进行拆分，每个字符串成为一个数据框...，因而成为一个列表简化：列表->矩阵str_split(x," ",simplify = T)x2 <- str_split(x," ")[1] #输出结果同上#按照多个标准进行拆分：str_split...(x," |,") #按" "或","进行拆分1.3 按位置提取字符str_sub(x,5,9)1 "birch"#提取第5到第9个字符1.4 字符检测str_detect(x2,"h")对每个字符串内的字符进行检测...x <- rnorm(30);xtail(sort(x),5)4.2 向量/列表的隐式循环——lapplylapply(list,FUNCTION,...)...0.365#输出为列表，包含四个向量5 两个数据框的连接5.1 交集inner_join()取交集5.2 全连接full_join()#保留全部主要信息5.3 左连接left_join()#保留左表主要信息

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

," ") #函数将一个向量拆分成一个列表了 x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #提取拆分后的列表的元素进行后续计算图片 y = c("jimmy 150","nicker...140","tony 152") str_split(y," ") str_split(y," ",simplify = T) ##加入参数后，可以将字符串拆分成矩阵图片 3. str_sub 按位置提取字符串...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...) ##对test数据框的每一行求和图片图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:...33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply

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大语言模型--张量并行原理及实现

torch.distributed算子介绍 gather 把其它进程的数据收集到目标进程，返回一个列表 all_gather 是将所有进程的数据收集起来，再分发给它们 reduce 把所有进程的数据加起来...scatter 把某个进程上的列表数据逐个分发给其它所有进程 LLM中支持并行的算子介绍 Embedding层 Embedding层包含两个输入，一个是word embedding(v, h)，存放的是所有词的向量...word embedding切分方式：按列切分把word embedding按列拆分，每张卡都有完整的position embedding，根据position embedding值索引到对应位置的...2、gate层Linear按列拆分，X输入与之计算之后，同样的每张卡有一个输出， 3、每张卡的输出各自进行SiLU和矩阵乘计算 4、down层Linear按行拆分，分别与每张卡的输出计算，产生两个输出...过程如下图：按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终的Y 代码实现模型加载每个计算设备分别加载一部分权重，model的load_state_dict函数需要根据设备数，让每个设备加载对应的权重

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R语言中 apply 函数详解

这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数让我们看看计算每行平均数的简单示例...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...我们将item_qty向量按item_cat向量分组，以创建向量的子集。然后我们计算每个子集的平均值。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。

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CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计（ICRA2021）

深度编码初始化为零向量，方差为单位矩阵数乘不确定度，这和深度编码服从标准正态分布是一致的，在实际使用中，由于存在偏差，论文采用的标准差大于1。...到目前为止，论文中所有的观测残差项已构建完毕，之后按OpenVins中的更新策略来边缘化MSCKF三维点，更新状态向量，从而求解位姿。...论文指出深度解码器是一个神经网络，通常是批量处理数据，而深度编码论文中采用32*1维的向量，因此只需要针对几个有代表性的极小增量值，批量跑一个最小patch即可，在GTX 1080Ti GPU上大约10ms...稠密深度图效果图如下图所示，左边第一列表示RGB图像，第二列表示深度gt，第三列表示预测深度图，第四列表示预测深度图RMSE，第五列表示稀疏深度图输入，第六列表示带有稀疏深度图输入的预测深度图，第七列表示带有稀疏深度图输入的预测深度不确定度...，第八列表示带有稀疏深度图输入的预测深度图RMSE。

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Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

1.数据框数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...2.列表从列表中选择组件需要略有不同的表示法，即使理论上列表是向量（包含多个数据结构）。要选择列表的特定组件，您需要使用双括号表示法[[]]。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。查看list1组件的名称： names(list1) 创建列表时，将species向量与数据集df和向量number组合在一起。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

> list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧数据帧是类别为"data.frame"的列表；数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...2 显示多元数据如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...第一个值是行数，第二个值是列数。这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入，mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建；上图显示的是绘制四幅图后的情况。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

一、向量化操作的概述对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...将拆分的字符串展开为单独的列。如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...将拆分的字符串展开为单独的列。如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。...sep：str，默认“” 不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串‘’。...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

") 拆分字符串图片 -（1）拆分之后成为了了列表，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型...，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型； ### 2.字符串拆分 str_split(x," ") x2 = str_split(x," ")[[1]];x2...#按空格拆分x，注意没有赋值就没有发生过！...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.

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R07-R语言的综合应用

str_length(x) # 1.检测字符串长度str_split(x," ") # 2.字符串拆分（以空格隔开的字符串拆分）拆分后以列表格式呈现str_sub(x,5,9)...（dplyr)#arrange，数据框按照某一列排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大(按照Sepal.Length列)arrange(test, desc(Sepal.Length...)) #从大到小(按照Sepal.Length列)distinct(test,Species,.keep_all = T) #数据框按照某一列去重复mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width) #数据框新增一列，名称是new，结果是Sepal.Length * Sepal.Width两列的乘积连续的步骤1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select..., 2, mean)apply(test, 1, sum)向量/列表的隐式循环---lapplylapply(list, FUN, …) #对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm

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R语言常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...row col [1,] 1 2 [2,] 2 2 [3,] 3 2 [4,] 4 2 [5,] 5 2 4、pmin( )/ pmax( ) 把多个等长度的向量按元素逐个对比.../向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix(1:10,nrow = 5)) > MorFM = c("...14、数据管理相关 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length...lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：

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字符串数据框管道符号条件语句循环语句

x### 1.检测字符串长度str_length(x)#包含数字、字母、空格、符号等length(x)#字符串数量### 2.字符串拆分str_split(x," ")#将x按空格拆分x2 = str_split...# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)#将数据框test中的Species列去重复# mutate，数据框新增一列...=s+i print(c(i,s))}x <- c(5,6,0,3)s = 0for (i in 1:length(x)){#第一轮循环i=1 接着i=2 i=3 i=4 s=s+x[[i]]#在向量中使用...[[]]表示给向量取子集 x[[1]]=5 x[[2]]=6 print(c(x[[i]],s))} 如何将结果存下来?

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【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

一、前言本文将介绍PyTorch中张量的拆分（split、unbind、chunk）、拓展（repeat、cat、stack）、修改操作（使用索引和切片、gather、scatter）二、...向量运算【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制） 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解【深度学习】Pytorch 系列教程（五）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（3）：向量范数（0、1、2、p、无穷）、矩阵范数（弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...x.split(2, dim=1) print(y1) print(y2) unbind 沿指定维度对张量进行拆分，返回拆分后的张量列表 import torch x = torch.tensor...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出： tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather 按指定索引从输入张量中收集指定维度的值

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numpy科学计算包的使用2

矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级利用数组进行数据处理将条件逻辑表述为数组运算传统方式缺点：列表推导的局限性纯Python代码，速度不够快。...''' cumsum: - 按列操作：a[i][j] += a[i - 1][j] - 按行操作：a[i][j] += a[i][j - 1] cumprod: - 按列操作：a[i][j] *= a[...print(np.concatenate([arr1, arr2], axis = 1)) # 按列连接 # 所谓堆叠，参考叠盘子。。。...') print(np.r_[arr1, arr2]) print('c_用于按列堆叠') print(np.c_[np.r_[arr1, arr2], arr]) print('切片直接转为数组')...print(np.c_[1:6, -10:-5]) 例题例题分析距离矩阵计算给定m × n阶矩阵X，满足X = [x 1 , x 2 , ... x n ]，这里第i列向量是m维向量。

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R语言的综合应用-1

#这是一个字符串x#2.字符串拆分str_split(x," ") #以空格为分割符号将字符串拆分开，这个函数输出的结果是一个列表x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #y...T)#3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#4.字符检测★str_detect(x2,"h") #对x2的每个元素进行检测，含有h的返回结果为TRUE,不含有的返回为FALSE。...#1.arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小#2.distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)类似与unique（给向量去重复）#3.mutate，数据框新增一列mutate...s = 0result = list() #先定义result是一个列表for(i in 1:length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s)}#

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十二、R语言的综合应用

") ###拆分后就变成了三个列表 str_split(y," ",simplify = T) ###返回结果是矩阵。...只允许一种数据类型，需要先转变成数据框以后才能修改。 1.3.按位置提取字符串 str_sub(x,5,9) ###提取x字符串的第5位到第9位，空格也算一个。...#从大到小 2.2 distinct，数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T) 2.3 mutate，数据框新增一列 mutate(test,new...### show_rownames =F 隐藏行名， 5.2 lapply(list, FUN, …) 列表的隐式循环 # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x...= 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。...，因此相比split 拆分为列表来说，其保存后数据更加直观。

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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...所以在这里我们将两个标题“Mme”和“Mlle”组合成一个新的临时向量，使用c()运算符并查看整个Title列中的任何现有标题是否与它们中的任何一个匹配。然后我们用“Mlle”替换任何一场比赛。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？...之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。这为我们提供了原始行数，以及所有新变量，包括一致的因子水平。是时候做我们的预测了！

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Excel实战技巧110：快速整理一列数据拆分成多列（使用公式）

R语言学习笔记-Day6

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