Question

有一个捕获每秒钟能源消耗的时间序列，对于一个月的数据，将其加载到熊猫数据框中，并在时间戳上进行索引。并且该窗口将近3个小时（可能介于2小时50分钟到3小时10分钟之间）。该窗口每天发生一个月，因此目标是捕获每天的确切窗口持续时间

                         energy_consumed
timestamp   
2011-08-01 00:00:00-07:00   1322
2011-08-01 00:00:01-07:00   1322
2011-08-01 00:00:02-07:00   1328
2011-08-01 00:00:03-07:00   1328
2011-08-01 00:00:04-07:00   1328
2011-08-01 00:00:05-07:00   1328
2011-08-01 00:00:06-07:00   1328
2011-08-01 00:00:07-07:00   1320
2011-08-01 00:00:08-07:00   1320
2011-08-01 00:00:09-07:00   1320
2011-08-01 00:00:10-07:00   1320
2011-08-01 00:00:11-07:00   1320
2011-08-01 00:00:12-07:00   1320
2011-08-01 00:00:13-07:00   1320
2011-08-01 00:00:14-07:00   1320
2011-08-01 00:00:15-07:00   1320
2011-08-01 00:00:16-07:00   1320
2011-08-01 00:00:17-07:00   1318
2011-08-01 00:00:18-07:00   1318
2011-08-01 00:00:19-07:00   1318

完整的数据文件here

Answer 1

您是否考虑过使用.isin()方法？

基本上，它将根据您选择的列的列表中的特定值过滤您的DataFrame。

因此，首先必须从energy_consumed列中获取所有值为>1500的值，然后将它们全部放入列表中，并将该列表用作.isin()方法中的参数：

energy_greater_than_condition_list = [x for x in df['energy_consumed'].values.tolist() if x > 1500]

df = df.loc[df['energy_consumed'].isin(energy_greater_than_condition_list)]

执行上面的代码后，此df的所有timestamp和energy_consumed值，仅energy_consumed值大于1500。

我希望这会有所帮助：））。

基于熊猫时间序列的过滤

1 个答案: