Question

我有一个位置数组（索引），在这些位置可以在数据集中找到局部最大值。我已经应用以下简单的方法进行极值检测，但由于我的数据对较小的波动很敏感，我希望过滤检测到的极值，只包括与平均值相差一个标准偏差的异常值，如在21分钟的滑动窗口中测量的那样到活动量。

要做到这一点，我需要计算每个21分钟窗口的平均值和标准偏差，为此需要pandas.rolling_mean方法。但是，在将detected_extrema np.array传递给rolling_mean和stddev方法时，我获得了结果：[[ nan nan nan nan nan nan …]]不可用的结果。这是为什么？

x = np.array(df_1, dtype=np.float)

# for local maxima
positions = argrelextrema(x, np.greater)

detected_extrema = x.take(positions)
print detected_extrema

print pd.rolling_mean(detected_extrema, 21, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None)
print pd.rolling_std(detected_extrema, 21, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None)

输出：

[[   89.    60.    78.    55.    61.    49.    38.    40.    30.    20.
     36.    39.    22.    19.   772.   204.   153.   139.   184.   130.
    154.   187.   174.   279.   273.   164.    42.    36.  1004.   216.
    761.   322.   205.   564.   373.   171.]]
[[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]]
[[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]]

Answer 1

您可以尝试重塑阵列：

a = np.array([[89, 60, 78, 55, 61, 49, 38, 40, 30, 20, 36,39,22,19, 772, 204, 153, 139, 184, 130, 154, 187, 174, 279, 273, 164,42,36,1004, 216, 761, 322, 205, 564, 373, 171]])

a.shape
(1, 36)

pd.rolling_mean(a, 21, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None)

[[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan
   nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]]

b = a.flatten()
b.shape
(36,)

pd.rolling_mean(b, 21, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None)

[          nan           nan           nan           nan           nan
           nan           nan           nan           nan           nan
           nan           nan           nan           nan           nan
           nan           nan           nan           nan           nan
  112.95238095  117.61904762  123.04761905  132.61904762  143.          147.9047619
  147.57142857  147.47619048  193.38095238  202.23809524  237.52380952
  251.14285714  259.04761905  284.85714286  301.71428571  273.0952381 ]

熊猫滚动意味着回报＆＃39; nan＆＃39;

1 个答案: