本文介绍了如何以最小间隔将未排序的时间序列数据切割成箱?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
限时送ChatGPT账号..我有一个这样的数据框
<代码> X = pd.DataFrame({ 'A':[1.1341,1.13421,1.13433,1.13412,1.13435,1.13447,1.13459,1.13452,1.13471,1.1348,1.13496,1.13474,1.13483,1.1349,1.13502,1.13515,1.13526,1.13512]})
我们如何拆分这个系列以获得以下输出,使得最小差异至少为 0.0005
How can we split this series to get the following output such that the minimum difference is at least 0.0005
x['output'] = [1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0]
推荐答案
我不相信有一种矢量化的方法可以做到这一点,因此您可能需要遍历这些值.
I don't believe there is a vectorized way to do this, so you probably need to loop through the values.
x = x.assign(output=0) # Initialize all the output values to zero.
x['output'].iat[0] = 1
threshold = 0.0005
prior_val = x['a'].iat[0]
for n, val in enumerate(x['a']):
if abs(val - prior_val) >= threshold:
x['output'].iat[n] = 1
prior_val = val # Reset to new value found that exceeds threshold.
这篇关于如何以最小间隔将未排序的时间序列数据切割成箱?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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