> result <- left_join(file1, file2, by = c("ID" = "ID2")) Error in `left_join()`: ! Input columns in `x` must be unique. ✖ Problem with `ID`. Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in `left_join()`: ! Input columns in `x` must be unique. ✖ Problem with `ID`. --- Backtrace: ▆ 1. ├─dplyr::left_join(file1, file2, by = c(ID = "ID2")) 2. └─dplyr:::left_join.data.frame(file1, file2, by = c(ID = "ID2")) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 4 hidden frames. >

490. New
491. Next
492. Node
493. Noise
494. Non-blocking
495. Nonlinear
496. Normalize
497. Notification
498. Null
499. Number
500. Object

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Traceback (most recent call last): File "D:\文档\pythonProject\venv\40-44.py", line 47, in <module> RET_ = pd.merge(RET,R2,on='Yearmon',how='left') File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 158, in merge return op.get_result(copy=copy) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 805, in get_result join_index, left_indexer, right_indexer = self._get_join_info() File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1053, in _get_join_info (left_indexer, right_indexer) = self._get_join_indexers() File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1026, in _get_join_indexers return get_join_indexers( File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1647, in get_join_indexers zipped = zip(*mapped) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1644, in <genexpr> _factorize_keys(left_keys[n], right_keys[n], sort=sort, how=how) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 2388, in _factorize_keys klass, lk, rk = _convert_arrays_and_get_rizer_klass(lk, rk) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 2467, in _convert_arrays_and_get_rizer_klass klass = _factorizers[lk.dtype.type] KeyError: <class 'numpy.intc'>

这个错误是由于在使用`pd.merge()`函数合并数据时，出现了`KeyError`。根据错误信息，发现无法找到与`<class 'numpy.intc'>`类型对应的因子化器（factorizer）。这可能是因为在数据合并过程中，左侧（`RET`）或右侧（`R2`）的列中包含了不支持的数据类型。

你可以尝试检查一下`RET`和`R2`的数据类型，确保要合并的列具有相同的数据类型。如果有不同的数据类型，可以尝试将其转换为相同的数据类型，例如使用`.astype()`方法将整数类型转换为浮点数类型。

另外，你还可以检查一下是否需要更新你使用的pandas库，确保使用的是最新版本，以免遇到已知的问题或错误。

又报错了，cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

这个错误通常是由于模板的大小超过待匹配图像的大小所引起的。请确保你的模板图片的尺寸不要超过游戏界面截图的尺寸。

如果你的模板图片尺寸确实超出了游戏界面截图的尺寸，你可以考虑调整模板图片的大小，使其适应游戏界面截图的尺寸。你可以使用OpenCV中的`cv2.resize()`函数来调整图片的大小。

下面是一个示例代码，展示了如何调整模板图片的大小：

import cv2
import numpy as np

# 加载游戏界面截图和图片文件
game_screen = cv2.imread('game_screen.png')
image_folder = 'image_folder/'

# 遍历图片文件夹中的所有图片
for file in os.listdir(image_folder):
    if file.endswith('.png') or file.endswith('.jpg'):
        # 加载当前图片
        image_path = os.path.join(image_folder, file)
        template = cv2.imread(image_path)

        # 调整模板图片的大小以适应游戏界面截图
        template = cv2.resize(template, (game_screen.shape[1], game_screen.shape[0]))

        # 使用模板匹配方法查找相似区域
        result = cv2.matchTemplate(game_screen, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        threshold = 0.8  # 设定阈值，可以根据具体情况调整
        locations = np.where(result >= threshold)

        # 标记相似区域
        for loc in zip(*locations[::-1]):
            top_left = loc
            bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])
            cv2.rectangle(game_screen, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)

# 显示画有标记的游戏界面
cv2.imshow('Game Screen', game_screen)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们使用`cv2.resize()`函数将模板图片调整为与游戏界面截图相同的尺寸。然后，再进行模板匹配操作。这样可以确保模板图片和游戏界面截图的尺寸一致，避免了尺寸不匹配的错误。