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：

# 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。