Question

我有一个DataFrame列表如下：

Device   TimeSec  Current
  1        0.1      0.02
  1        0.25     0.05
  1        0.32     0.07
  1        0.45     0.01
  1        0.67     0.05
  1        1.01     0.08
  1        1.12     0.11
  1        1.32     0.15
  2        0.11     0.04
  2        0.22     0.06
  2        0.28     0.07
  2        0.35     0.02
  2        0.41     0.05
  2        0.51     0.08
  2        0.61     0.12
 ....

在每个设备数据集中，都有一个当前最小值
我想通过＆＃34; Device＆＃34;将数据帧分组。并进行陷阱整合
集成应该从每个＆＃34; Device＆＃34;的TimeSec开始。数据到＆＃34;当前＆＃34;最小

之前我问了类似的问题，我得到了帮助，并想出了如何通过＆＃34; Device＆＃34;和trapz集成每个＆＃34;设备＆＃34;组。整个＆＃34;设备＆＃34;的代码数据集成是：

DeviceGroup = df.groupby('Device')
Result = DeviceGroup.apply(lambda x: integrate.trapz(x.Current, x=x.TimeSec))

这次我需要将第一个TimeSec数据集成到＆＃34; Current＆＃34;最低数据。你能告诉我怎么做吗？

Answer 1

尝试使用此功能将数据帧过滤到最低值的值。

from scipy import integrate

df[df.groupby('Device')['Current'].transform(lambda x: x.diff().shift().bfill().gt(0).cumprod().astype(bool))]\
  .groupby('Device').apply(lambda g: integrate.trapz(g['Current'], x=g.TimeSec))

Trapz整合了一定范围的分组数据

1 个答案: