小编san*_*oku的帖子

我有一个包含以下数据的 csv：

world,country,state

World,US,CA

World,US,NJ

World,INDIA,OR

World,INDIA,AP

我需要转换为树层次结构，如下所示：

{

"name": "World",
"children": [
  { "name": "US",
      "children": [
       { "name": "CA" },
       { "name": "NJ" }
     ]
  },
  { "name": "INDIA",
      "children": [
      { "name": "OR" },
      { "name": "TN" }
     ]
  }

] };

使用 d3.nest 我只能得到一个 json 数组，而不是一棵名为“children”的树。我还需要做些什么吗？阅读 API 并没有真正的帮助，而且我在搜索的任何地方都找不到进行转换的代码片段。

是否有可视化格式显示数据中类别的重叠比例,但比维恩图更精确？此外,维恩图通常用于显示2或3个类别,而不仅仅是令人困惑的类别.

堆积条,瀑布等可以显示每个类别的比例,但假设这些类别之间没有重叠.

那么对于重叠类别,显示其比例的最佳方式是什么,包括与另一类别重叠的比例？

如何将此统计摘要图中的上下点更改为25％四分位数和75％四分位数？

ggplot(data = diamonds) + stat_summary(
mapping = aes(x = cut, y = depth),
fun.ymin = min,
fun.ymax = max,
fun.y = median

）

在 中ggraph，如果绘图是径向的，则无论repel=T是否使用，标签都会变得拥挤。

有没有办法使标签具有交互性或允许旋转图形以读取标签？

library(ggraph)
mtcarsDen <- as.dendrogram(hclust(dist(mtcars[1:4],  method='euclidean'), 
                            method='ward.D2'))
ggraph(graph = mtcarsDen, layout = 'dendrogram', repel = TRUE, circular = TRUE, 
   ratio = 0.5) + 
geom_edge_elbow() + 
geom_node_text(aes(x = x*1.05, y=y*1.05, filter=leaf, 
                 angle = node_angle(x, y), label = label), 
             size=3, hjust='outward') + 
geom_node_point(aes(filter=leaf)) + 
coord_fixed() + 
ggforce::theme_no_axes()

我正在探索visNetwork，无法弄清楚为什么这个不显示边缘

library(visNetwork)
nodes=data.frame(node=c('m1','m2','n1','n2'))
a=data.frame(x=c('n1','n2'),y=c('m1','m2'))
links=a%>% group_by(x,y)%>%tally()
visNetwork(nodes, links)

我有一个这样的填充条形图

library(dplyr)
library(ggplot2)

df <- data.frame(facet=c(rep(1,6),rep(2,6)),type=rep(c('a','b','c'),2), subtype=c('x','y'), value=c(10,20,30,10,50,70))

df %>% group_by(type, facet) %>% 
mutate(pct=value/sum(value)) %>%
mutate(pos=cumsum(pct) - (0.5 * pct)) %>%
ggplot(aes(type, pct, fill=subtype)) + geom_bar(stat='identity') +
geom_text(aes(label=paste0(round(100*pct, 0), '%'),y=pos)) +   facet_grid(.~facet, margins=TRUE)

如果没有在整像中显示总数就可以了.但是由于用于显示%data标签的方法(我想知道是否有更好的方法),总方面会搞砸.任何建议？谢谢.

对于不同的值,默认情况下,seaborn似乎在暖色调(橙色)中显示大数字,在冷色调(蓝色)中显示小数字.

如果我需要将颜色切换到相反的颜色,要显示蓝色和橙色的大数字,怎么办？

我搜索过但还没有找到方法.

sns.heatmap(flights, center=flights.loc["January", 1955])

我正在R中使用dplyr进行简单的操作，并出现“期望单个值”错误

test <- data.frame(a=rep("item",3),b=c("step1","step2","step3"))
test%>%group_by(a)%>%(summarize(seq=paste0(b))

我见过类似的线程，但是那些用例更加复杂，我不知道为什么这两行不起作用。

我有这样的输入

txt='.A3 S3- D4(SPACE) D5/ E9R E0&'

如何提取匹配1个字母+ 1个数字的所有模式.可以在之前或之后或两者之间使用标点符号(除了&)或空格,但不允许使用之前或之后的另一个字母.

预期的匹配是:

['A3', 'S3', 'D4', 'D5']

E9R将不会被退回,因为它包含E9之后的一封信.E0&将不会返回,因为它包含&

import re
re.findall('[a-z]{2,3}[0-9]{1,3}',txt)

对于这个简单的枢轴，如何将值转换为行的百分比，以及列的百分比？

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
                   'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4,
               'C' : range(12)})
pd.pivot_table(df, index='A', columns='B', aggfunc=sum)

不知何故，经过一番搜索，我没有找到这个简单问题的答案。

预期结果（如果获得列的百分比）

      A   B  C
ONE   50% 24% 50%
THREE 13% 31% 42%
TWO  36% 45% 8%

谢谢