我有我的时间序列数据,我想在t 5和t-5的窗口中检查数据,然后检查它是否在0.1和5之间,然后需要标记那个时间为1,同样,如果同一窗口中的值大于5,则应返回2 else返回零。
我已经尝试过这样的尝试,如果有更有效的方法可以做到这一点。
def my_func(arr,thres=5,lwthres=0.1):
arr=arr.astype(float)
if((arr[0]<thres) & (arr[1]<thres) & (arr[2]<thres) &(arr[3]<thres) &(arr[4]<thres)
&(arr[5]<thres)&(arr[6]<thres)&(arr[7]<thres)&(arr[8]<thres)&(arr[9]<thres)
& (arr[0]>=lwthres) & (arr[1]>=lwthres) & (arr[2]>=lwthres) &(arr[3]>=lwthres)
& (arr[4]>lwthres) &(arr[5]>=lwthres)&(arr[6]>=lwthres)&(arr[7]>=lwthres)&(arr[8]>=lwthres)&(arr[9]>=lwthres)):
return 1
elif((arr[0]>=thres) & (arr[1]>=thres) & (arr[2]>=thres) &(arr[3]>=thres) &(arr[4]>=thres) &(arr[5]>=thres)&(arr[6]>=thres)&(arr[7]>=thres)&(arr[8]>=thres)&(arr[9]>=thres)):
return 2
else:
return 0
my_data=np.random.randint(5,size=100000)
my_df=pd.DataFrame(my_data)
tp=my_df.rolling(window=10,center=True).apply(lambda x:my_func(x))
df=pd.DataFrame()
df['value']=my_data
df['Type']=tp
我想这样的东西应该较短,但是想法是相同的:
def my_func(arr,thres=5,lwthres=0.1):
arr=arr.astype(float)
if(max(arr[0]<thres) & min(arr)>=lwthres):
return 1
elif(min(arr)>=thres)):
return 2
else:
return 0
对 @alex的答案的改进是仅在第一次计算数组的min_value
。
def my_func(arr, thres=5, lwthres=0.1):
arr=arr.astype(float)
min_value, max_value = np.inf, np.NINF
for i in arr:
if i < min_value:
min_value = i
if i > max_value:
max_value = i
if min_value >= thres:
return 2
elif max_value < lwthres:
return 0
else:
return 1
进一步的改进是通过成对比较min_value
和max_value
时减少比较数量。