Question

我想计算不同熊猫（字典中总共 9 只熊猫）列（T1、T2、T3）中最大值的平均值（+/- 3 行），如下所示：

    Depth      T1      T2      T3  Ch
0       0  0.0045  0.0025  0.0045   1
1       5  0.0000 -0.0030 -0.0010   1
2      10 -0.0035 -0.0045 -0.0005   1
3      15 -0.0020 -0.0030 -0.0030   1
4      20  0.0005 -0.0005  0.0015   1
5      25 -0.0015 -0.0015  0.0005   1

我知道某些列的最大值可能位于列顶部的开头，我会得到索引越界错误，因此我决定跳过这些列。这是我尝试计算字典中熊猫的特定平均范围的代码：

for df in channels.values():
    ROI_avgs = []
    for column in df[['T1', 'T2','T3']]:
            min = (df[[column]].idxmax() - 3)
            max = (df[[column]].idxmax() + 3)
            #append mean of +/- 3 rows of max in column to roi list only if min is in range
            if (min - 3 <= df[[column]].idxmax() - 3 ) & (max + 3 >= df[[column]].idxmax() + 3):
                 ROI_avgs.append(df[[column]].iloc[[min,max]].mean(axis=0))
            else:
                 ROI_avgs.append(math.nan)
    
    df.loc[len(ROI_avgs)] = ROI_avgs

当我运行这个时，我得到错误，“系列的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all() .”有什么建议吗？

Answer 1

我认为这是在谈论这条线：

if (min - 3 <= df[[column]].idxmax() - 3 ) & (max + 3 >= df[[column]].idxmax() + 3):

将值与系列进行比较会产生一系列 dtype bool，也许您想要的是：

if min >= 0 and max < len(df):

计算熊猫系列最大值附近设定范围的平均值

1 个答案: