Как получить градиент в кадре данных с помощью Pandas? ⇐ Python
-
Anonymous
Как получить градиент в кадре данных с помощью Pandas?
У меня есть данные из файла .csv, который включает время в столбце A, временной шаг составляет 60 секунд. Столбцы от B до последнего столбца (~ 5 тыс. столбцов) включают температуру в момент времени, соответствующий столбцу A.
1 | Таймс | Вещь 1 | 2 | 0 | 4.3 | 3 | 60 | 18,6 | 4 | 120 | 22,4 | .... .................. 1442 | 86400 | 0,12 | Я хотел бы выразить время в часах, так как я хотел бы определить градиент температуры для каждой вещи в градусах/час. Желаемый градиент составляет 0,5 градуса в час.
Я думал об использовании df.diff(), чтобы получить разницу между (строками 3 и 2) для всех вещей, поскольку изменение времени всегда составляет 0,01667 часа. Пример (22,4-18,6 градуса)/(0,01667 часа). построить градиент, чтобы увидеть тенденции для каждой вещи.
В идеале я хотел бы определить, когда все без исключения объекты (объемная температура) поддерживают изменение температуры не более чем на 0,5 градуса в течение любого 1 часа в данных. Можно ли вывести градиент в виде столбца, где код ищет значения 0,5 или меньше в диапазоне из 60 последовательных строк вперед во времени?
импортировать панд как pd df = pd.read_csv(r"filepath.csv") df_grad = df.diff() / 0,1667 Это выводит изменение, но применяет его ко времени. Могу ли я удалить столбец A из функции градиента?
У меня есть данные из файла .csv, который включает время в столбце A, временной шаг составляет 60 секунд. Столбцы от B до последнего столбца (~ 5 тыс. столбцов) включают температуру в момент времени, соответствующий столбцу A.
1 | Таймс | Вещь 1 | 2 | 0 | 4.3 | 3 | 60 | 18,6 | 4 | 120 | 22,4 | .... .................. 1442 | 86400 | 0,12 | Я хотел бы выразить время в часах, так как я хотел бы определить градиент температуры для каждой вещи в градусах/час. Желаемый градиент составляет 0,5 градуса в час.
Я думал об использовании df.diff(), чтобы получить разницу между (строками 3 и 2) для всех вещей, поскольку изменение времени всегда составляет 0,01667 часа. Пример (22,4-18,6 градуса)/(0,01667 часа). построить градиент, чтобы увидеть тенденции для каждой вещи.
В идеале я хотел бы определить, когда все без исключения объекты (объемная температура) поддерживают изменение температуры не более чем на 0,5 градуса в течение любого 1 часа в данных. Можно ли вывести градиент в виде столбца, где код ищет значения 0,5 или меньше в диапазоне из 60 последовательных строк вперед во времени?
импортировать панд как pd df = pd.read_csv(r"filepath.csv") df_grad = df.diff() / 0,1667 Это выводит изменение, но применяет его ко времени. Могу ли я удалить столбец A из функции градиента?
