try1<-reshape::cast(try,ID~hour,mean)
时间: 2024-03-18 22:42:39 浏览: 113
这段代码的作用是将数据框 `try` 按 `ID` 列进行分组,然后将 `hour` 列中的每个小时作为新数据框的列名,最后用平均值填充新数据框中的值。
需要注意的是,如果 `ID` 列和 `hour` 列的组合不是唯一的,那么 `cast` 函数会将这些组合合并在一起,因此最好先确保每个组合是唯一的。此外,在使用 `cast` 函数之前,需要加载 `reshape` 包。
以下是一个示例代码,用于将数据框 `df` 转换为按 `ID` 列进行分组的数据框,其中每个小时作为新数据框的列名,使用频数填充新数据框中的值:
```R
library(reshape)
# 假设数据框为df,ID列为id,小时列为hour,频数列为freq
# 将数据框按ID和小时列进行分组,并计算平均值
hour_freq <- cast(df, ID ~ hour, sum)
# 重命名列名
colnames(hour_freq)[-1] <- paste0("hour_", colnames(hour_freq)[-1])
# 最终结果
hour_freq
```
需要注意的是,上述代码中使用了 `sum` 函数来计算频数,因为题目中没有说明频数是指什么类型的数据。如果频数是其他类型的数据,那么需要使用相应的函数进行计算。
相关问题
try<-aggregate(NO~ID+hour, query, length )
这段代码的作用是将数据框 `query` 按 `ID` 和 `hour` 列进行分组,然后计算每个组合中 `NO` 列的观测值个数,最后生成一个新的数据框。
需要注意的是,这里使用了 R 中的 `aggregate` 函数,它的基本语法是 `aggregate(formula, data, FUN)`,其中 `formula` 表示需要聚合的列(或变量)和聚合函数的组合,`data` 表示数据框,`FUN` 表示聚合函数。在这个例子中,`formula` 是 `NO~ID+hour`,表示需要聚合的是 `NO` 列,而 `ID` 和 `hour` 列是聚合的条件;`data` 是 `query` 数据框,`FUN` 是 `length` 函数,表示计算每个组合中 `NO` 列的观测值个数。
以下是一个示例代码,用于将数据框 `df` 转换为按 `ID` 列进行分组的数据框,其中每个小时作为新数据框的列名,使用频数填充新数据框中的值:
```R
# 假设数据框为df,ID列为id,小时列为hour,频数列为NO
# 将数据框按ID和小时列进行分组,并计算每个组合中NO列的观测值个数
hour_freq <- aggregate(NO ~ ID + hour, df, length)
# 将小时列转换为每个小时的列,并填充观测值个数
hour_freq_wide <- reshape(hour_freq, idvar = "ID", timevar = "hour", direction = "wide")
# 重命名列名
colnames(hour_freq_wide)[-1] <- paste0("hour_", colnames(hour_freq_wide)[-1])
# 最终结果
hour_freq_wide
```
需要注意的是,上述代码中使用了 `reshape` 函数将小时列转换为每个小时的列,并填充观测值个数。也可以使用其他函数(如 `dcast` 函数)来完成这个操作。
pts = cv2.perspectiveTransform(pts, H) cv2.error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'perspectiveTransform' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'
这个错误可能是由于pts不是numpy数组导致的。请确保将pts转换为numpy数组,如下所示:
```python
import numpy as np
# 计算图像2在图像1中的偏移量
h, w, _ = img2.shape
pts = [[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]
pts = np.array(pts)
pts = cv2.perspectiveTransform(pts.reshape(-1, 1, 2), H)
x_offset = int(min(pts[:, 0, 0]))
y_offset = int(min(pts[:, 0, 1]))
```
这里使用`reshape`将pts转换为形状为(N, 1, 2)的numpy数组,以便与cv2.perspectiveTransform函数的参数类型匹配。