Error in Cast(m_df1, user ~ movie, value = "score") : could not find function "Cast"

时间: 2023-07-21 14:05:39 浏览: 143
RAR

代理采集网页资源程序PYthon

这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 "Cast" 的函数，在你的代码中可能缺少了相应的包或库的引用。如果你是在使用 Reshape2 包，那么你需要在代码中加入以下代码： ```R library(reshape2) ``` 如果你使用的是其他包或库，请参考相应的文档来正确引用它们。
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zip

df1.zip_The Given_discrete fourier

Extract the package. There will be a file named testdft1.m . Run it. Give the necessary inputs. this will give the output of discrete fourier transform of the given input
jpeg

E91A51F3CEEFC2157ABFCC45F7DF1DB7_1721892363408.jpeg

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Error in Cast(m_df1, user ~ movie, value = "score") : could not find function "Cast"加载reshape2后还是错误

Cast是reshape2包中的函数，您需要安装并加载reshape2包才能使用它。 请执行以下代码安装和加载reshape2包： R install.packages("reshape2") library(reshape2) 之后您就可以使用Cast函数了。

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 中。如果 __df1 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 name 和 show_name 分组，计算 buy_num 的总和，并...

解释一下f=open('./smility.csv','w') wr=csv.writer(f) df = pd.read_csv('./std_ligand.csv') std_smiles=df['SMILES'].tolist() df1 = pd.read_csv('./gencnn.csv') gen_smiles=df1['SMILES'].tolist() std_mols=[Chem.MolFromSmiles(s) for s in std_smiles] gen_mols=[Chem.MolFromSmiles(s) for s in gen_smiles] score_max=[] index_list=[] count=0 for gen_mol in gen_mols: score_list=[] for mol in std_mols: gen_fp=Chem.RDKFingerprint(gen_mol) fp=Chem.RDKFingerprint(mol) score=DataStructs.FingerprintSimilarity(gen_fp,fp) score_list.append(score) max1= max(score_list) index = score_list.index(max(score_list)) count+=1 score_max.append(max1) score_max.append(index)####与哪个相似性最大下标 print(index) ##下面是将结果存入csv，共两列 def list_of_groups(init_list, children_list_len): list_of_groups = zip(*(iter(init_list),) *children_list_len) end_list = [list(i) for i in list_of_groups] count = len(init_list) % children_list_len end_list.append(init_list[-count:]) if count !=0 else end_list return end_list code_list = list_of_groups(score_max,2) print(code_list) for i in range(count): # print('\t',code_list[i]) # print(code_list[i]) x=code_list[i] print(x) wr.writerows([x]) f.close（）

需要注意的是，代码中使用了list_of_groups函数将score_max列表按照每两个元素一组进行划分，这是因为score_max列表中每个分子有一个最大相似性分数和对应标准分子的下标，需要将它们组合成一个二元组。

__df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index()

df1 = df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() 请注意，df1是您要操作的DataFrame对象，['name', 'show_name', 'ch_type']是您希望...

null_col_df1 = func_df_null_col(df,head=39) null_col_df1

这行代码的意思是调用一个名为 func_df_null_col 的函数，该函数的作用是返回一个 DataFrame，其中包含原始 DataFrame df 中所有缺失值列（列中至少有一个缺失值...返回的 DataFrame 赋值给了变量 null_col_df1。

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的...然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement df1 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for df1

根据引用和[2]的信息，"ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement df1 (from versions: none)"这个错误是因为找不到满足要求的df1版本。这可能是因为没有可用的df1版本或者你的安装源没有...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值，输出对比图，该怎么修改程序

print("R2 = ", metrics.r2_score(y_test, y_predict)) 在此代码中，我们使用了 MinMaxScaler 对象的 inverse_transform() 方法将归一化的结果转换回原始的数据范围。运行修改后的代码，即可得到真实值与预测值...

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique() data_df3 = [] for i in range(150...

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()

1. risk_factor_df.fillna(0,inplace=True)：将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充。 2. risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()：将 DataFrame 转换为字符串，并去除字符串两端的空格。 3. risk_factor...

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KD...

请将这两个程序写在一起if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MyWindow() sys.stdout = window # 将标准输出重定向到 print 输出信息框中 print("print 成功") window.show() sys.exit(app.exec_()) if __name__ == '__main__': while (1): cols = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] line_names = ['VitalSigns1', 'VitalSigns2', 'VitalSigns3', 'VitalSign4', 'VitalSign5', 'VitalSign6', 'VitalSign7', 'VitalSigns8'] nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0]) plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1]) plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2]) plt.plot(df1[cols[3]], label=line_names[3]) plt.plot(df1[cols[4]], label=line_names[4]) plt.plot(df1[cols[5]], label=line_names[5]) plt.plot(df1[cols[6]], label=line_names[6]) plt.plot(df1[cols[7]], label=line_names[7]) plt.legend() plt.xlabel('NUM DATA') plt.ylabel('LIFE DATA') plt.title('Title of the plot') plt.savefig(nowfile, dpi=300) plt.show() over = 0 main()

nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0])...

headers = ["省", "地市（州）", "县（市、区）", "01-房屋及居民家庭财产损失台账", "如何批量处理excel保存到一个新表中02-农林牧渔业损失台账", "03-工矿商贸业损失台账", "04-基础设施损失台账", "05-公共服务损失台账", "06-其他损失台账", "总损失合计"] new_df1 = pd.DataFrame(columns=headers) # 从原始Sheet表格中读取 A5, B5, C5 单元格的数据，分别填充到新DataFrame的“省”，“地市（州）”，“县（市、区）”列下面。 for df1 in dataframes: new_df1 = new_df1.append( pd.Series(df1.iloc[4, :3].tolist() + [None] * (len(headers) - 3), index=headers), ignore_index=True) # 从原始Sheet表格中读取 D列和E列的数据，逐行扫描，如果D列数据在headers列表中出现，就将该行E列的数据填充到对应的表头headers下面。 for df1 in dataframes: for i in range(4, df1.shape[0]): row_data = df1.iloc[i, :] d_col_data = row_data[3] e_col_data = row_data[4] if d_col_data in headers: new_df1.loc[new_df1.shape[0] - 1, d_col_data] = e_col_data

这是一个Python的代码段，使用了pandas库创建了一个空的DataFrame表格，表格列名为headers中的内容。该表格可以用来存储各种损失台账信息，包括房屋及居民家庭财产损失、农林牧渔业损失、工矿商贸业损失、基础设施...

import pandas as pd import os switch = 3200 i = 0 folder_path = 'C:/Users/cfmoto/Desktop/data_engine' excel_files = [os.path.join(folder_path,f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) df1 = pd.DataFrame({'SPEED': df['SPEED'], 'ALPHA': df['ALPHA'], 'Torque_engine': df['Torque_engine']}) value1 = str(df1['SPEED'].loc[1]) value2 = str(df1['ALPHA'].loc[1]) print(value1) print(value2) result = df1.loc[(df1['SPEED'] == 'value1') & (df1['ALPHA'] == 'value2'), 'Torque_engine'] print(result)

这段代码使用了Pandas库来处理Excel文件。它首先指定了一个文件夹路径，然后使用os.listdir()...因此，代码应该这样写：result = df1.loc[(df1['SPEED'] == value1) & (df1['ALPHA'] == value2), 'Torque_engine']。

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

通过在读取文件时添加参数 error_bad_lines=False，程序将跳过一些格式错误的行，但这并不是完美的解决方案，因为跳过的行可能会导致程序的其他部分出现问题。你可以尝试检查一下文件的格式并且确保文件中每一行的列...

def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

首先，它调用pro.index_weight函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息，并将结果保存在df1中。然后，它从df1中提取出股票代码，并保存在一个列表中。 接下来，它调用pro.stock_basic函数来获取...

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMap# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")# 将字符串转换为 DataFramerisk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))# 计算相关系数矩阵corr_matrix = risk_factor_df2.corr()# 将矩阵转换为列表corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()# 绘制热力图heatmap = HeatMap()heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max()))heatmap.render("correlation_heatmap.html")代码运行结果

这段代码的运行结果将会生成一个名为 "correlation_heatmap.html" 的文件，该文件是一个热力图，用来展示风险因素之间的相关系数。热力图的 x 轴和 y 轴分别表示风险因素的名称，颜色深浅表示相关系数的强度，颜色越...

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为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩