Ausgabe
Ich habe eine dataframe, die wie folgt aussieht,
Date 3tier1 3tier2
2013-01-01 08:00:00+08:00 20.97946282 20.97946282
2013-01-02 08:00:00+08:00 20.74539378 20.74539378
2013-01-03 08:00:00+08:00 20.51126054 20.51126054
2013-01-04 08:00:00+08:00 20.27707322 20.27707322
2013-01-05 08:00:00+08:00 20.04284112 20.04284112
2013-01-06 08:00:00+08:00 19.80857234 19.80857234
2013-01-07 08:00:00+08:00 19.57427331 19.57427331
2013-01-08 08:00:00+08:00 19.33994822 19.33994822
2013-01-09 08:00:00+08:00 19.10559849 19.10559849
2013-01-10 08:00:00+08:00 18.87122241 18.87122241
2013-01-11 08:00:00+08:00 18.63681507 18.63681507
2013-01-12 08:00:00+08:00 18.40236877 18.40236877
2013-01-13 08:00:00+08:00 18.16787383 18.16787383
2013-01-14 08:00:00+08:00 17.93331972 17.93331972
2013-01-15 08:00:00+08:00 17.69869612 17.69869612
2013-01-16 08:00:00+08:00 17.46399372 17.46399372
2013-01-17 08:00:00+08:00 17.22920466 17.22920466
2013-01-18 08:00:00+08:00 16.9943227 16.9943227
2013-01-19 08:00:00+08:00 17.27850867 16.7593431
2013-01-20 08:00:00+08:00 17.69762778 16.52426248
2013-01-21 08:00:00+08:00 18.12537837 16.28907864
2013-01-22 08:00:00+08:00 18.56180775 16.05379043
2013-01-23 08:00:00+08:00 19.00689471 15.81839767
2013-01-24 08:00:00+08:00 19.46053468 15.58290109
2013-01-25 08:00:00+08:00 19.92252218 15.3473024
2013-01-26 08:00:00+08:00 20.3925305 15.11160423
2013-01-27 08:00:00+08:00 20.87008788 14.87581016
2013-01-28 08:00:00+08:00 21.35454987 14.63992467
2013-01-29 08:00:00+08:00 21.84506726 14.40395298
2013-01-30 08:00:00+08:00 22.34054913 14.16790086
2013-01-31 08:00:00+08:00 22.83962058 13.93177434
2013-02-01 08:00:00+08:00 23.34057473 13.69557937
2013-02-02 08:00:00+08:00 23.84131896 13.45932144
2013-02-03 08:00:00+08:00 24.33931544 13.22300514
2013-02-04 08:00:00+08:00 24.8315166 12.98663374
2013-02-05 08:00:00+08:00 25.31429677 12.7502088
2013-02-06 08:00:00+08:00 25.78338191 12.51372976
2013-02-07 08:00:00+08:00 26.23378052 12.27719367
2013-02-08 08:00:00+08:00 26.65971992 12.04059517
2013-02-09 08:00:00+08:00 27.05459343 11.80392662
2013-02-10 08:00:00+08:00 27.41092527 11.56717871
2013-02-11 08:00:00+08:00 27.72036088 11.3303412
2013-02-12 08:00:00+08:00 27.97369094 11.09340384
2013-02-13 08:00:00+08:00 28.16091685 10.85635718
2013-02-14 08:00:00+08:00 28.27136466 10.61919323
2013-02-15 08:00:00+08:00 28.29385218 10.38190579
2013-02-16 08:00:00+08:00 28.21691143 10.14449064
2013-02-17 08:00:00+08:00 28.02906576 9.906945571
2013-02-18 08:00:00+08:00 27.71915819 9.669270289
2013-02-19 08:00:00+08:00 27.27672516 9.431466436
2013-02-20 08:00:00+08:00 26.69240919 9.193537583
2013-02-21 08:00:00+08:00 25.9584032 8.955489323
2013-02-22 08:00:00+08:00 25.06891975 8.717329426
2013-02-23 08:00:00+08:00 24.02067835 8.479068052
2013-02-24 08:00:00+08:00 22.81340411 8.240718006
2013-02-25 08:00:00+08:00 21.45033241 8.002294987
2013-02-26 08:00:00+08:00 19.93872048 7.763817801
2013-02-27 08:00:00+08:00 18.29038758 7.525308512
2013-02-28 08:00:00+08:00 16.5223583 7.286792516
2013-03-01 08:00:00+08:00 14.65781009 7.048298548
2013-03-02 08:00:00+08:00 12.72782154 6.809858708
2013-03-03 08:00:00+08:00 10.77512952 6.57150857
2013-03-04 08:00:00+08:00 8.862866684 6.333287469
2013-03-05 08:00:00+08:00 7.095368405 6.095239078
2013-03-06 08:00:00+08:00 5.857412338 5.857412338
2013-03-07 08:00:00+08:00 6.062085995 5.619862847
2013-03-08 08:00:00+08:00 7.707047277 5.382654808
2013-03-09 08:00:00+08:00 9.419192265 5.145863673
2013-03-10 08:00:00+08:00 11.12489254 4.909579657
2013-03-11 08:00:00+08:00 12.78439056 4.673912321
2013-03-12 08:00:00+08:00 14.37406958 4.438996486
2013-03-13 08:00:00+08:00 15.87932086 4.204999838
2013-03-14 08:00:00+08:00 17.29126015 3.97213278
2013-03-15 08:00:00+08:00 18.60496304 3.740661371
2013-03-16 08:00:00+08:00 19.81836754 3.510924673
2013-03-17 08:00:00+08:00 20.9315104 3.283358444
2013-03-18 08:00:00+08:00 21.94595693 3.058528064
2013-03-19 08:00:00+08:00 22.86436015 2.837174881
2013-03-20 08:00:00+08:00 23.69011593 2.620282024
2013-03-21 08:00:00+08:00 24.42709384 2.409168144
2013-03-22 08:00:00+08:00 25.07942941 2.205620134
2013-03-23 08:00:00+08:00 25.65136634 2.012076744
2013-03-24 08:00:00+08:00 26.14713926 1.831868652
2013-03-25 08:00:00+08:00 26.57088882 1.669492776
2013-03-26 08:00:00+08:00 26.92660259 1.53082259
2013-03-27 08:00:00+08:00 27.21807571 1.423006398
2013-03-28 08:00:00+08:00 27.44888683 1.353644799
2013-03-29 08:00:00+08:00 27.66626757 1.328979238
2013-03-30 08:00:00+08:00 28.03215155 1.351655979
2013-03-31 08:00:00+08:00 28.34758652 1.419589908
Ich möchte den Bereich für jede monthSpalte meiner Wahl finden. und gruppieren Sie die Monate, in denen sich die Richtung des Bereichs ändert, sagen Sie zum Beispiel: 3tier1für den Monat , der 1tatsächlich von beginnt, 20geht bis 16und dann wieder bis 22, z. B.: Vom 1 bis 15. Februar aufwärts von 17 bis 28 und so weiter und so fort,
Expected output:
2013-01-01 to 2013-01-18 - 20 to 16
2013-01-19 to 2013-02-15 - 17 to 28
Gibt es eine integrierte pandasFunktion, die dies problemlos tun kann? Danke im Vorraus für deine Hilfe.
Lösung
Ich kenne keine eingebaute Funktion, die das tut, wonach Sie suchen. Es kann mit genügend Codezeilen zusammengestellt werden. Ich würde .diff()und verwenden .shift().
Das habe ich mir ausgedacht.
import pandas as pd
import numpy as np
file = 'C:/path_to_file/data.csv'
df = pd.read_csv(file, parse_dates=['Date'])
# Now I have your dataframe loaded. ** Your procedures are below.
df['trend'] = np.where(df['3tier1'].diff()>0,1,-1) # trend is increasing or decreasing
df['again'] = df['trend'].diff() # get the differnece in trend
df['again'] = df['again'].shift(periods=-1) + df['again']
df['change'] = np.where(df['again'].isin([2,-2,np.nan]), 2, 0)
# get to the desired data.
dfc = df[df['change']==2]
dfc['to_date'] = dfc['Date'].shift(periods=-1)
dfc['to_End'] = dfc['3tier1'].shift(periods=-1)
dfc.drop(columns=['trend', 'again','change'], inplace=True)
# get the rows that show the trend
dfc = dfc.iloc[::2, :]
print(dfc)
Beantwortet von – Shane S
Antwort geprüft von – Dawn Plyler (FixError Volunteer)
