分组求和

R语言分组统计

刚遇到一个问题,就是分组求和在R里怎么实现比较简便?
对应SQL语句为:SELECT customer, sum(consumption) FROM consume group by customer

然后就是类似的,分组计数怎么做?

a=data.frame(customer=c('a','b','a','m','a','b'),consumption=1:6)
a
  customer consumption
1        a           1
2        b           2
3        a           3
4        m           4
5        a           5
6        b           6
tapply(a$consumption,a$customer,sum)
a b m
9 8 4
tapply(a$consumption,a$customer,length)
a b m
3 2 1

  

在搞复杂点。

a=data.frame(customer=c('a','b','a','m','a','b'),consumption=1:6,groups=c('A','B','A','B','A','B'))

aggregate(a$consumption, list(a$customer,a$groups), sum)
 Group.1 Group.2 x
1       a       A 9
2       b       B 8
3       m       B 4


library(data.table)
consume<-data.table(consume)
setkey(consume,customer)
a1<-consume[,sum(consumption),customer]

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Martin-9/p/5311125.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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