ret=ret.loc["2017-07-07":]
时间: 2024-04-22 07:28:08 浏览: 20
这行代码是对名为`ret`的DataFrame进行操作,通过`loc`方法进行行索引的筛选。具体步骤如下:
`ret.loc["2017-07-07":]`:选择索引值从"2017-07-07"开始的所有行。这里使用了切片操作,冒号表示选择从指定索引值开始到最后的所有行。
最终,该行代码将筛选出`ret` DataFrame中从"2017-07-07"开始的所有行,并返回一个新的DataFrame。
如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题
result00 = result00.groupby(['ym', 'size_rank', 'pe_rank']).agg(ewret=('RET', 'mean'), vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=result00.loc[x.index, 'size']))).reset_index()
这是一个对DataFrame `result00` 进行多级分组并计算加权平均值的代码。具体来说:
- `result00.groupby(['ym', 'size_rank', 'pe_rank'])` 对 `result00` 按 `ym`, `size_rank`, `pe_rank` 三列进行分组;
- `.agg()` 对每个分组应用一个或多个聚合函数;
- `ewret=('RET', 'mean')` 计算 `RET` 列的平均值,并将其命名为 `ewret`;
- `vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=result00.loc[x.index, 'size']))` 利用 `result00` 中的 `size` 列进行加权平均值的计算,并将其命名为 `vwret`;
- `.reset_index()` 对结果进行重置索引,将分组的三个列变为普通列。
最终返回一个新的DataFrame,其中包含了按照 `ym`, `size_rank`, `pe_rank` 分组后的每个组的加权平均值。
[ WARN:0@11.765] global cap_msmf.cpp:1759 CvCapture_MSMF::grabFrame videoio(MSMF): can't grab frame. Error: -2147483638 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\pc\Desktop\camara read\camare read.py", line 16, in <module> gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'
这个错误可能是由于摄像头没有成功捕获到一帧图像导致的。从错误信息中可以看出,在第16行代码中,`cv2.cvtColor()`函数接收到的`frame`参数是一个空的图像,因此无法进行颜色空间转换操作。
为了解决这个问题,可以检查摄像头是否已经正确连接,并且是否有足够的权限来访问摄像头。此外,还可以使用`cap.isOpened()`函数检查视频流是否已经成功打开,如果返回False,则意味着无法读取视频流,需要检查摄像头是否已经打开。如果摄像头已经打开,可以使用`cap.read()`函数读取一帧图像,并检查是否成功获取到图像。
以下是一个修改后的代码示例,可以尝试运行并查看错误信息:
```python
import cv2
# 加载模板图像和视频流
template = cv2.imread('template.jpg', 0)
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 检查摄像头是否已经成功打开
if not cap.isOpened():
print('Failed to open camera!')
exit()
# 获取模板图像的宽度和高度
w, h = template.shape[::-1]
while True:
# 读取视频流中的一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 检查是否成功获取到图像
if not ret:
print('Failed to capture frame!')
break
# 将视频帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行直方图均衡化
gray = cv2.equalizeHist(gray)
# 在灰度图像中搜索模板图像
res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 设定阈值
threshold = 0.8
# 找到匹配的位置
loc = cv2.findNonZero(res > threshold)
if loc is not None:
# 绘制矩形框标记模板图像位置
for pt in loc:
x, y = pt[0]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 输出坐标和范围
print('x:', x, 'y:', y, 'w:', w, 'h:', h)
# 显示结果
cv2.imshow('frame', frame)
# 按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用`cap.isOpened()`函数检查摄像头是否已经成功打开,并使用`ret`变量检查是否成功获取到视频流中的一帧图像。如果无法打开摄像头或无法获取图像,则会输出错误信息并退出程序。
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