我有一个DataFrame df,按value按降序排序:
value gender age
3015 male 10
2519 male 30
2397 male 15
...
1 male 12
1 female 10
1 male 9
value由大于0.gender的int组成,由str数据组成:male或female.age由大于0.的int组成
我有两个目
我想知道如何用加速度计计算步数。实际上,我计算加速度并使用下面的代码来计算步数
length = sqrt(x * x + y * y + z * z);
if(length>=2){
stepcount+=1;
}
其中length使用acceleration.x,acceleration.y,acceleration.z计算加速度但我在启动应用程序时的主要问题步长计数给出了正确的步长值,但随着时间的推移,它的值不是correct.Plz帮助我
我有一个有两列的data.table。我想得到一个滚动百分比逐行,重新设置的分。
library(data.table)
sub <-c("A","A","A","A","B","B","B","B","C","C","C","C")
n<-c(0,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1)
df <- data.table(sub,n )
sub n
1: A 0
在我的应用程序中,我画了一组线(如垂直图),刷新速度将在一秒钟内达到30次左右。我已经计算了性能,绘制完整的线条需要400毫秒,但这还不够快,因为我们必须每34毫秒刷新一次屏幕。
我在利用疾病预防控制中心。
我们将在一个带有400个MHz处理器的Windows设备上进行绘图。绘图涉及在DC of View上使用简单的MFC,如MoveTo、LineTo、FillRect等:
CDC* pDC = GetDC(); //draw vertical line from one end of screen to the other
pDC->MoveTo(some xy Cordinates
我正在开发一个同时适用于安卓和iOS的应用程序,它可以作为汽车司机的虚拟助手。这个应用程序可以利用手机的加速计和陀螺仪来预测可能的碰撞或事故。 我正在寻找的是一种算法,它可以检测到汽车何时发生漂移。这意味着,当汽车以非常高的速度转弯或开始转圈时。基本上就是可能导致事故的原因。 我找到的最接近的答案是这个Algorithm to detect left or right turn from x,y co-ordinates 然而,这只能告诉我赛车是否有转弯,但我还需要知道转弯的速度,以便知道它是否是漂移。 我的应用程序每隔500ms计算一次手机的XYZ加速度和XYZ位置,那么我如何使用这些信息
我正在尝试基于两个条件创建一个新的条件列。我想找出A、B和C列的平均值,它们是根据名称和周数(但不包括)在相应的行中找到的。让我们以乔为例。对于第1行,新列中没有数据。对于第2行,将有第1周数据的“平均值”。对于第三行,我们需要第一周和第二周数据的平均值。实际上,我们可以有超过3周的时间,但是我想简化这个例子。如果可能的话,我想避免循环。
这在Excel中使用Averageifs()函数相当容易,但是我想用R自动/合并这个过程。
我的数据如下所示:
Name Week A B C
Joe 1 5 6 7
Joe 2 4 5 6
Joe 3 2 3 4
Tim 1
我正在尝试计算数据框中一列的累积平均值,但我只希望它基于一个条件来完成。
data <- data.frame(col1 = c("A","A","B","B","A"),
col2 = c(1,0,1,0,1))
假设我想将col3计算为col2的cummean,但仅当col1 = "A"
预期输出应为
A 1 1.00
A 1 0.50
B 1 NA
B 0 NA
A 1 0.67
理想情况下,如果NA值采用lag的CumMean值作为默认值,那就更好
我想使用pandas将数据帧按一列分组,然后对这些组运行扩展窗口计算。想象一下下面的数据帧: G Val
A 0
A 1
A 2
B 3
B 4
C 5
C 6
C 7 我正在寻找的是一种按列G对数据进行分组的方法(结果是组['A', 'B', 'C']),然后将函数首先应用到组A中的项,然后应用到组A和B中的项,最后应用到组A到C中的项。 例如,如果函数为sum,则结果将为 A 3
B 10
C 28 对于我的问题,应用的函数需要能够访问dataframe中的所有原始项,而不仅仅是groupby中的聚合。 例如,在应用mean时,预期结果